稳定、高效：TDengine 在阿诗特智慧能源数据管理云平台中的应用
/ 分类 Chinese、 时序数据库 - 用户案例 作为一个新项目，RTC Power Cloud 舍弃了旧有的能源数据库技术体系架构，直接在最前沿的技术中选型。就具体的业务场景而言，我们需要一款高性能的时序数据库产品来存储和处理时序数据。我们关注了 TDengine、Apache IoTDB 以及阿里云时序数据库等几款产品，最终经过详细的对比和考虑，我们做出了最终的决定——TDengine。
时序数据库 – 用户案例
时序数据库 TDengine 用户主要来自物联网、工业互联网、车联网、物流、IT运维监测、电力、智慧城市、智慧矿山等领域。
/ 分类 Chinese、 时序数据库 - 用户案例 TDengine 助力国产芯片打造“梦芯解算”，监测地质灾害 24 小时无间断
/ 分类 Chinese、 时序数据库 - 用户案例 从 2021 年 10 月运行至今，共创建了 2 张超级表以及近百张子表，总数据量超过 2.5 亿条，压缩后的数据量大小为 200G 左右。对近亿行的超级表进行统计操作，仅用了 1.9 秒左右就返回了结果，充分证明了在实际应用中 TDengine Database 也确实表现卓越。
TDengine 在“一图一库”中的应用，助力交通运输实现信息化转型
/ 分类 Chinese、 时序数据库 - 用户案例 log.dn 表中数据采集的周期是 30 秒，由此可知，dn1 的实测瞬时最大写入量是 770 条/秒。加之五节点的集群在分布式插入的架构下，770*5=3850 条/秒的数据插入效率是完全可以保障的，完全满足了我们业务需求。至于本集群的插入性能上限，应在此实测值的 100 倍以上，并且有极大的增长空间。
机器使用成本下降 50%，TDengine 在同程旅行基础监控中的实践
/ 分类 Chinese、 时序数据库 - 用户案例 聚焦到实际效果上，TDengine 数据写入性能很强。原本我们的单套存储系统需要 10 多台高配机器，IO 平均 30% 最高 100% 的情况下才能写完数据；现在只需要 7 台机器，并且 CPU 消耗在 10% 左右、磁盘 IO 消耗在 1% 左右，这点非常的棒!
减少计算、简化架构——TDengine 在灌区信息化平台中的应用
/ 分类 Chinese、 时序数据库 - 用户案例 禹为科技在现代灌区信息化平台的建设过程中，经历了数据库&定时任务的架构、以流式计算为核心的架构和以 TDengine Database 为核心的架构三个阶段，最终选用 TDengine 帮助其对水位、流量、水量等实时指标数据分析。
构筑生态环境实时数仓大数据平台，TDengine 如何处理百亿行级大数据？
/ 分类 Chinese、 时序数据库 - 用户案例 基于政务信息化自主可控的要求，在与同类型工业大数据时序数据库进行性能对比后，广东环境科学研究院的生态环境数据治理服务项目选用 TDengine Database 强化了其感知层建设，精准及时地对污染排放中的问题进行检测和预警。本文讲述了他们的选型和建模思路以及落地后的效果展示。
从 OpenTSDB 到 TDengine，至数物联网IoT平台技术改造之路
/ 分类 时序数据库 - 用户案例、 Chinese 至数物联网平台场景多、数据模型复杂，伴随着业务需求的不断迭代及数据量的不断上涨，原有的 OpenTSDB+MySQL 的组合逐渐力不从心，局限性日益凸显。在对 TDengine Database 进行充分了解与调研后，基于 TDengine 对至数摇光进行了彻底性的改造。
助力地质灾害专业监测，他们选择将 Oracle 替换为 TDengine
/ 分类 时序数据库 - 用户案例 在本项目中，TDengine Database 展现出了强大的读写性能和数据压缩能力，聚合类查询速度非常快，也帮助我们有效降低了机器使用成本。超级表、子表、标签、时间窗口、状态窗口等概念非常适配物联网大数据应用场景，相信随着产品功能的越加完善，TDengine 未来潜力无限。
一个服务器轻松存储上亿数据，TDengine 在北京智能建筑边缘存储的应用
/ 分类 时序数据库 - 用户案例 现在得益于 TDengine Database 超强的压缩算法，我们使用非常小的存储空间就存储了几千万数据，压缩率远超 1/20，在单机上面布署一个 TDengine 服务器就可以轻轻松松地存储上亿的数据。
TDengine 助力智慧燃气，支撑数百万智能终端的接入管理
/ 分类 时序数据库 - 用户案例 TDengine Database 在规则引擎场景下，提供了很好的查询性能，是实现实时告警和监控服务的重要一环。最终我们采用了3节点8核16G满足整体业务需求，系统可以根据时间段范围、针对单个设备进行数据上报的查询功能，且支持按照小时用量、日用量、月用量、年用量四个维度进行统计分析；目前单个超级表的压缩率为2.5%。
