运维监控场景下，如何从 OpenTSDB 迁移到 TDengine
Zhou Wen
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运维监控场景下，从OpenTSDB向TDengine迁移的最佳实践。
一文帮你掌握 TDengine 的降采样查询 + 跨时区统计
Yu Chen
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对于以处理时序数据为根基的时序数据库来说，如何灵活的利用时间频率来计算分析数据实在是太重要了“可在时间轴上”聚合的强大函数——INTERVAL。
TDengine VS InfluxDB ，写入性能大 PK ！
Yu Chen
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1.在 InfluxDB 发布的自己最优的条件下，TDengine 的写入速度是它的 2 倍。2.当设备数放大到 1000 的时候， TDengine 的写入速度是 InfluxDB 的 5.2 倍。测试数据充分说明了一点：设备数越多，数据量越大，TDengine的优势就越明显。
基于 DataX 的 TDengine 2.* 版本数据迁移工具
Zhiyu Yang
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基于 DataX，我们实现了 TDengine Database 的数据迁移工具，目前可以做到 OpenTSDB、MySQL、TDengine 等不同数据源之间的数据迁移。这篇文章的目的是，让用户能够快速了解如何使用这个数据迁移工具。
如何使用 taosdemo 对 TDengine 进行性能测试？这里有一份详细教程
Shuduo Sang
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用户可以通过 taosdemo 轻松模拟大量设备产生海量数据的场景。同时，taosdemo也支持查询和订阅的测试。
一文吃透 TDengine 上的时区设置
Zhiyu Yang
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很多新用户在配置TDengine的时候，偶尔会因为配置了错误的时区，而导致写入和查询的时间出现错位。这篇文章将介绍日期时间、时间戳以及TDengine在写入和查询时处理时区的行为等。
【技术课堂】为什么使用 TDengine 处理时序数据时，可以不用 Redis？
Mark Wang
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TDengine线上Meetup第4期《高性能揭秘之TDengine的缓存功能是如何实现的？》
