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。
- 理想汽车的业务挑战与技术需求
- 数据库技术选型
- TDengine 技术架构与业务实践
- 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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