毫秒级返回数据，TDengine 在大疆车载智能驾驶云端平台上的应用
大疆车载 吴坤
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时序数据库 - 用户案例, Chinese, 精选
为了满足智能驾驶业务的数据处理需求，大疆车载试图从多家数据库中进行选型调研，帮助智能驾驶业务提升写入查询性能、降低运维成本。本文将分享大疆车载在数据库选型、系统搭建和业务迁移等方面的经验。
写入速度提升数十倍，TDengine 在拓斯达智能制造工厂解决方案上的应用
拓斯达 文静
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时序数据库 - 用户案例
写入速度提升数十倍，TDengine 在拓斯达智能制造工厂解决方案上的应用。在拓斯达的智能工厂整体解决方案项目中，传统的关系型数据库已经无法高效处理时序数据，在加载、存储和查询等多个方面都遇到了挑战，最终他们选择了 TDengine 来匹配工业传感器数据的应用分析场景。
双重调研测试后，OPPO IoT 类产品开始接入 TDengine
OPPO 唐恒建
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时序数据库 - 用户案例, 精选
在 OPPO 的穿戴产品的手环/手表类业务中，产生的数据类型为时序数据，具有写入量巨大且存在离线/历史数据补录（更新）的处理需求。此前使用的 MongoDB/MySQL 集群方案，后端存储压力较大，需要经常扩盘，针对此痛点，OPPO 云计算中心智慧物联云团队尝试调研对比了几款时序数据库（Time-Series Database）产品，试图寻找一个降本增效的解决方案。
毫秒级返回数据，58同城 DBA 团队选择 TDengine 解决传感器数据处理难题
58同城 张广元
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时序数据库 - 用户案例, 精选
在 58 同城的驾考业务上，需要存储分析驾校教练车传感器产生的数据，这是典型的时序数据场景，开发人员对原有的 TiDB 性能并不是很满意，因此 DBA 团队开始调研更具针对性的时序数据库。基于自身的业务需求，他们在 6 款时序数据库中选择了 TDengine Database，在经过深入的调研测试之后，开始部署实践，最终业务痛点问题得到了解决。
出表流程从 1 小时到 10 秒，TDengine 在柳工车联网应用中替换 MySQL
广西柳工 杨捷
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时序数据库 - 用户案例
在柳工的工业车联网应用 LiuGong iLink 中，由于应用层不合理的复杂查询和历史数据的高频写入，导致 MySQL 处理速度缓慢，甚至容易宕机，严重影响了用户体验。在此背景下，柳工决定改用 TDengine Database 来处理时序数据，本文分享了他们的改进效果与实践经验。
携手 TDengine，释普科技升级实验室仪器、监控智能制造方案
释普科技 杨毅
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时序数据库 - 用户案例
从试用到正式上线的一年多里，释普科技从 TDengine 2.0 版本一直关注到 2.4。目前，释普的三款产品“监控保”、“数据宝”、“仪器保”均与 TDengine 达成了合作，不仅机器投入成本实现了显著降低，查询、存储等性能也能满足业务发展需求。本文将分享释普科技应用 TDengine 升级实验室仪器、监控智能制造方案。
TDengine 在酷哞哞的应用
酷哞哞 冷艳霞
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时序数据库 - 用户案例
酷哞哞与 TDengine Database 结缘于 2019 年，在其工业互联网设备上云解决方案中，选择了 TDengine 作为数据平台，以满足海量工业数据存储和分析的需求。本篇文章解读了 TDengine 在此方案中的具体应用。
替代 Elasticsearch，TDengine 助力四维图新将存储空间利用率提升 8 倍
四维图新 曹志强
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时序数据库 - 用户案例
面对海量的车载轨迹数据，四维图新数据存储面对非常大的压力——每分钟的轨迹数据大概有 2000 万条记录，他们此前使用的 Elasticsearch 存储方式不仅造成了严重的物理资源浪费，还存在查询瓶颈，所以急需转换数据存储中间件。本文讲述了四维图新在数据库选型测试、搭建与迁移等方面的相关实践经验。
“一个扫描枪一张表”，韵达选择 TDengine 应对每日亿级数据量
韵达 陈祎杰
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时序数据库 - 用户案例, 精选
此前，韵达使用 MySQL 分区+索引处理订单数据的方式遭受到了挑战，面对每日亿级的数据量，MySQL 显然已经无法满足当下的数据处理需求。为更好地发展业务，在此基础上韵达新增了 TDengine 的数据源，用专业的数据库来进行时序数据的处理。
MySQL 无法满足查询性能？北明天时选择 TDengine 实现热网监控和能源数据分析
北明天时 贾苗苗
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时序数据库 - 用户案例
目前，北明天时已经在热网监控和能源数据系统上应用了 TDengine Database，相比于 MySQL，在存储和查询上都获得了显著提升。在其他项目中，他们也正在加速 TDengine 对其他数据库产品的替代。本文中北明天时分享了关于 TDengine 的应用实践，以供参考。
