单机每秒百万记录、毫秒级延迟，TDengine 3.0 流处理引擎全面解析
/ 分类 技术文章 - 时序数据库、 Chinese、 精选 在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上，TDengine 引擎开发工程师刘继聪带来题为《TDengine 3.0 流处理引擎——单机每秒百万记录，毫秒级延迟》的主题演讲，详细阐述了 TDengine 3.0 全新的流式计算引擎技术实现原理。本文即根据此演讲整理而成。
技术文章 – 时序数据库
时序数据库 TDengine 技术文章包括性能对比测试、使用教程等
/ 分类 技术文章 - 时序数据库、 Chinese、 精选 支持消息队列和流式计算背后，TDengine 3.0 存储引擎的优化与升级
/ 分类 技术文章 - 时序数据库、 Chinese、 Time Series DataBase、 TSDB、 精选 在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上，TDengine 存储引擎架构师程洪泽带来题为《TDengine 的存储引擎升级之路——从 1.0 到 3.0》的主题演讲，详细阐述了 TDengine 3.0 存储引擎的技术优化与升级。本文根据此演讲整理而成。
支持 10 亿个设备、100 台服务器节点，TDengine 3.0 架构详解
/ 分类 技术文章 - 时序数据库、 Chinese、 Time Series DataBase、 精选 在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上，TDengine 分布式系统架构师关胜亮带来题为《支持 10 亿时间线、100 个节点的 TDengine 分布式系统架构设计》的主题演讲，详细阐述了 TDengine 3.0 新的架构设计思路。本文根据此演讲整理而成。
时序数据库进入云原生时代，TDengine 3.0 三大创新详解
/ 分类 技术文章 - 时序数据库、 Chinese、 Time Series DataBase、 TSDB、 精选 在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上，涛思数据创始人陶建辉进行了题为《高性能、云原生的极简时序数据处理平台》的主题演讲。在本次演讲中，他不仅分享了时序数据库现阶段的技术痛点，还深入阐释了打造 TDengine 3.0 的原因以及实践思路。本文根据演讲内容整理而成。
TDengine 3.0 正式发布，真正的云原生时序数据库来了！
/ 分类 技术文章 - 时序数据库、 Chinese、 Featured、 Time Series DataBase、 TSDB 可以支持 10 亿个设备采集的数据、100 个节点；支持存储与计算分离，引入计算节点，并重构了整个计算引擎；完善并优化了对消息队列、流式计算和缓存的支持，引入事件驱动的流式计算！
如何成为一名合格的 DBA？看看“老油条”们怎么说
/ 分类 技术文章 - 时序数据库、 Chinese、 Time Series DataBase、 人物 作为薪水较为可观的 IT 职业之一，DBA 貌似是一个门槛低、活还少的技术岗位，只要接受过相应的系统性训练，应该就可以成功入门。但想要真正胜任这个岗位，实际却并不容易。DBA 的工作到底是怎样的？它的前景如何？想做好 DBA 又需要具备哪些能力？我们采访了两位有丰富工作经验的 DBA 和运维工程师，下面一起看一看他们的感悟吧。
如何通过开源数据库管理工具 DBeaver 连接 TDengine
DBeaver 是一款流行、开源的数据库管理工具以及 SQL 客户端，其功能强大，并且支持任何拥有 JDBC-Driver 的数据库。很多 TDengine 的用户，经常问到如何使用 DBeaver 来连接、管理 TDengine。本文将通过 22.1.2 版本的 DBeaver 详细进行说明。
如何通过 IDEA 数据库管理工具连接 TDengine？
/ 分类 技术文章 - 时序数据库、 Chinese 这段时间以来 TDengine、taos-jdbcdriver 有了很大的迭代更新，JDBC Connector 已经从 TDengine 仓库中独立出来。本篇博客以目前 2.0.39 版本的 JDBC Connector 为例，介绍如何使用源码编译、打包，以及如何使用 IDEA 数据库工具连接 TDengine。
如何同步 Kafka 的数据到 TDengine? 性能如何？
本文将使用独立部署的 Kafka 来讲解和演示如何把数据从 Kafka 同步到 TDengine。并测试分区数和任务数对性能的影响。
你也觉得开源代码难阅读？我们汇总了几位研发的“妙招”
/ 分类 技术文章 - 时序数据库、 Chinese 毫无疑问，开源已经成为未来软件发展的一大重要趋势。对于企业来说，开源能够进一步提升产品的影响力，拉近与用户的距离，那对于程序员来说，开源又能带来什么呢？为了找寻答案，我们沟通了几位深入参与了开源项目的研发同事，把他们的相关见解进行了整理和总结。
