正式上架！TDengine 插件入驻 Grafana 官网
Shuduo Sang
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技术文章 - 时序数据库, 精选
为了更方便用户使用 TDengine + Grafana 这个组合，在 TDengine 和 Grafana 两个团队的协作之下，TDengine 插件正式上架 Grafana 官网！用户可以直接搜索安装该插件，不用编辑 Grafana 配置文件了。
时序数据是如何被压缩的？具体有哪些可选择的压缩算法？
Li Hui
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技术文章 - 时序数据库
压缩算法的目的主要是为了减少存储空间或传输带宽，通过把原始数据转换成比原始格式更紧凑的形式，来提高数据的传输、存储和处理效率。具体来说，数据压缩的流程是怎样的？时序数据库中常见的数据编码和压缩算法又有哪些呢？本篇文章将会从具体实践出发进行经验分享。
增强更新功能，加入删除功能，TDengine 引入重大更新
TAOS Data
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技术文章 - 时序数据库
随着 TDengine 的应用越来越广泛，有些应用场景下，客户提出了更新和删除数据的需求。为满足这些客户的需求，TDengine 2.6 企业版提供了数据更新和删除功能。
TDengine 离线升级流程
Yu Chen
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技术文章 - 时序数据库
TDengine 2.6 版本已经正式发布，有不少用户在此时会有升级的需求，本篇文章详细讲解了 TDengine 的升级流程。以 2.0.16 为分界线，升级步骤稍有不同，在阅读具体升级步骤前，请注意检查自己的数据库服务版本。
分布式数据库下子查询和 Join 等复杂 SQL 如何实现？
Yao Liu
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技术文章 - 时序数据库
在使用或者实现分布式数据库（Distributed Database）时，会面临把一个表的数据按照一定的策略分散到各个数据库节点上的情况，随之而来的是多节点数据查询复杂性的问题，例如 Join 和子查询。本文将会为你解读分布式数据库下子查询和 Join 等复杂 SQL 如何实现，来帮助你更好地解决上述问题。
TDengine 2.6 正式发布，新增大量计算函数
TAOS Data
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技术文章 - 时序数据库
经过研发同学的不懈努力，TDengine 2.6 版本正式发布了。该版本带来众多新特性，一方面是优化了 SQL 语法，一方面是增加了大量的计算函数，以支持用户的更多使用场景。该版本还修复了之前版本存在的一些 bug。
【技术干货】代码示例：使用 Apache Spark 连接 TDengine
Yiqing Liu
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技术文章 - 时序数据库, 精选
除了核心的时序数据库功能外，TDengine 还提供缓存、数据订阅、流式计算等大数据平台所需要的系列功能。但是很多小伙伴出于架构的考虑，还是需要将数据导出到 Apache Flink、Apache Spark 等平台进行计算分析。 为了帮助大家对接，我们特别推出了保姆级课程，包学包会。
【技术干货】代码示例：使用 Apache Flink 连接 TDengine
Yiqing Liu
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技术文章 - 时序数据库, Time Series DataBase
除了核心的时序数据库功能外，TDengine 还提供缓存、数据订阅、流式计算等大数据平台所需要的系列功能。但是很多小伙伴出于架构的考虑，还是需要将数据导出到 Apache Flink、Apache Spark 等平台进行计算分析。 为了帮助大家对接，我们特别推出了保姆级课程，包学包会。
TDengine 社区问题双周精选 | 第一期
Zhengmao Zhu
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技术文章 - 时序数据库
为防止过多的共性问题困扰大家，方便大家学习、吸收经验，从今天开始我们会对近期社区内用户遇到的共性问题进行精选、汇总，每两周给大家带来一次分享。 这是此类专栏的第一期内容，为大家分享七个常见问题。
在进行行情 tick 数据存储时，哪种数据结构查找起来更快？
Bo Ding
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技术文章 - 时序数据库
如果我们要做行情 tick 数据的存储，怎样的数据结构查找起来才会比较快？在加入 TDengine 之前，本文作者丁博在弘源泰平量化投资做量化工程师，曾经遇到过这一类存储行情 tick 数据的问题，本文会就此问题进行详细的技术解读。
