03 2025 档案

从 MongoDB 到 TDengine，沃太能源实现 18 倍写入性能提升

摘要：导读沃太能源是国内领先储能设备生产厂商，数十万储能终端遍布世界各地。此前使用 MongoDB 存储时序数据，但随着设备测点增加，MongoDB 在存储效率、写入性能、查询性能等方面暴露出短板。经过对比，沃太能源选择了专业时序数据库 TDengine，生产效能显著提升：整体上，数据压缩率超 10 倍阅读全文

posted @ 2025-03-07 15:33 涛思数据TDengine 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑

用数据唤醒深度好眠，时序数据库 TDengine 助力安提思脑科学研究

摘要：在智能医疗与脑科学快速发展的今天，高效的数据处理能力已成为突破创新的关键。安提思专注于睡眠监测与神经调控，基于人工智能和边缘计算，实现从生理体征监测、智能干预到效果评估的闭环。面对海量生理数据的存储与实时计算需求，安提思选择 TDengine 云服务作为核心时序数据库，借助其高效的数据压缩能力和毫秒阅读全文

posted @ 2025-03-07 15:31 涛思数据TDengine 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑

时序数据库 InfluxDB 3.0 版本性能实测报告：写入吞吐量提升效果验证

摘要：亮点总结： TSBS 测试表明，对于少于 100 万台设备的数据集，InfluxDB OSS 3.0 的数据写入速度实际上比 InfluxDB OSS 1.8 更慢。对于 100 万台及以上设备的数据集，InfluxDB OSS 3.0 的数据写入性能才开始超过 InfluxDB OSS 1.8。阅读全文

posted @ 2025-03-07 11:39 涛思数据TDengine 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑

存储降本，查询提速！TDengine 助力靖江特钢释放数据价值！

摘要：靖江特殊钢有限公司（简称“靖江特钢”）在炼钢生产过程中，每天产生数亿条海量时序数据。随着数据规模的增长，传统数据库逐渐暴露出存储效率低、查询速度慢、数据处理成本高等问题，影响了生产效率和决策的及时性。为解决这一挑战，靖江特钢在本次项目中引入 TDengine，构建高效的数据管理体系，支撑炼钢生产各环阅读全文

posted @ 2025-03-04 15:34 涛思数据TDengine 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑

taosd 写入与查询场景下压缩解压及加密解密的 CPU 占用分析

摘要：在当今大数据时代，时序数据库的应用越来越广泛，尤其是在物联网、工业监控、金融分析等领域。TDengine 作为一款高性能的时序数据库，凭借独特的存储架构和高效的压缩算法，在存储和查询效率上表现出色。然而，随着数据规模的不断增长，在保证数据安全性和存储效率的同时，如何优化 CPU 的资源占用，成为了一阅读全文

posted @ 2025-03-04 15:33 涛思数据TDengine 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑

消防行业如何借助 TDengine 打造高效的数据监控与分析系统

摘要：小T导读：本篇文章来自“2024，我想和 TDengine 谈谈”征文活动的优秀投稿，深入探讨了如何在消防行业中运用 TDengine 进行业务建模。文章重点介绍了如何通过 TDengine 的超级表、标签设计和高效查询功能，有效管理消防监控系统中的时序数据。作者详细阐述了实时监控、报警系统以及历史阅读全文

posted @ 2025-03-04 15:12 涛思数据TDengine 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑