【技术课堂】TDengine 在理想汽车车联网业务中的最佳实践

理想汽车的信号上报业务,需要将标记时间戳和采集点的信息,通过云端写入到后端 Database 中,有一定的聚合查询需求。

之前这部分业务产生的数据存储在 MongoDB 中,后来因为 MongoDB 的局限性,被迁移至 TiDB。但迁移后,TiDB 集群的纯写入性能并未达到预期。考虑到这些数据的时序性特征,业务团队决定尝试时序数据库 TDengine

高并发、写多读少,这也确实是 TDengine 擅长处理的典型场景。

经过测试,TDengine 极其优秀的高并发写入和数据压缩能力,极大降低了业务成本和业务压力。

本次的直播由来自理想汽车数据库架构师郑赫扬(潜龙),从用户角度聊一聊 TDengine在理想汽车车联网业务中的应用。

  1. 理想汽车的业务挑战与技术需求
  2. 数据库技术选型
  3. TDengine 技术架构与业务实践
  4. TDengine 业务实践总结

郑赫扬(潜龙),理想汽车数据库架构师,负责公司分布式数据库的技术探索和业务场景落地,一名 SVE 路上的践行者。

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