TDengine：一款开源的时序数据库
前言
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项目开始时间：2017年6月
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当前版本：2.0
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社区活跃度：具有全球性质的开发者社区，且较为活跃，该项目经过大面积生产环境验证；(意味着出现问题能够在社区找到解决方案)
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特点
- 针对物联网(Iot)行业的数据解决方案
- 可扩展性：能够处理设备数据以亿为单位的指标，其它领先的时序数据库大多没有提供可扩展的解决方案比如著名的普罗米修斯，InfluxDB 有集群功能但未开源
- 复杂性：支持流处理、缓存、数据订阅以及其他功能的工具集成
- 云原生
百科介绍
涛思数据旗下产品TDengine时序空间大数据引擎，已在2018年8月推出正式商业化版本。TDengine不依赖任何开源或第三方软件，拥有完全自主知识产权，具有高性能、高可靠、可伸缩、零管理、简单易学等技术特点。 提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的复杂度。
基本简介
类SQL查询语言来插入或查询数据
支持C/C++, Java(JDBC), Python, Go, RESTful, and Node.JS 等开发接口
通过TDengine Shell或Python/R/Matlab可做各种Ad Hoc查询分析
通过连续查询，支持基于滑动窗口的流式计算
引入超级表，让设备之间的数据聚合通过标签变得简单、灵活
内嵌消息队列，应用可订阅最新的数据
内嵌缓存机制，每台设备的最新状态或记录都可快速获得
无历史数据与实时数据之分
安装包仅2.7M
支持接口
TDengine语法采用标准SQL语法的子集，原生接口为C/C++接口，并提供了丰富的应用程序开发接口，其中包括C/C++、JAVA、Python、RESTful、Go等，便于用户快速开发应用。客户端需要原生的动态链接库来与服务端交互，动态链接库目前只支持Windows和Linux系统。
适用场景
公共安全：上网记录、通话记录、个体追踪、区间筛选
电力行业：智能电表、电网、发电设备的集中监测
通讯行业：话费详单、用户行为、基站/通讯设备监测
金融行业：交易记录、存取记录、ATM、POS机监测
出行工具：火车/汽车/出租/飞机/自行车的实时监测
交通行业：实时路况，路口流量监测，卡口数据；
石油石化：油井、运输管线、运输车队的实时监测
互联网：服务器/应用监测、用户访问日志、广告点击日志
物流行业：车辆、集装箱的追踪监测
环境监测：天气、空气、水文、地质环境等监测；
物联网：电梯、锅炉、机械、水表、气表等各种联网设备
军工行业：各种军事装备的数据采集、存储
制造业： 生产过程管控，流程数据、供应链数据采集与分析
官方介绍
GitHub地址：https://github.com/taosdata/TDengine
一个高可用、可扩展并且提供sql支持的时序数据库，每天对数十亿传感器和数据收集器生成的 TB 甚至 PB 规模的数据进行高效、实时的数据摄取、处理和监控。 TDengine 可广泛应用于物联网、工业互联网、车联网、DevOps、能源、金融等众多用例。
正在使用的知名企业：大疆、OPPO、TCL、RCT等等
官方文档：https://docs.tdengine.com/
部署流程
# 安装
docker run --name test -d -p 6030-6049:6030-6049 -p 6030-6049:6030-6049/udp tdengine/tdengine
docker ps
# 测试
docker exec -it test bash
taos
taos> show databases;
# 支持sql语法...
