摘要：
为防止过多的共性问题困扰大家，方便大家学习、吸收经验，从今天开始我们会对近期社区内用户遇到的共性问题进行精选、汇总，每两周给大家带来一次分享。 这是此类专栏的第一期内容，为大家分享七个常见问题。 阅读全文
摘要：
近日，北京涛思数据科技有限公司（以下简称涛思数据）与中天钢铁集团有限公司（以下简称中天钢铁）正式签署战略合作协议，该协议的签署标志着双方将开启深度合作，共同推动高性能时序数据库 TDengine 在钢铁行业的应用，同时双方期望能以不断的技术创新和强强合作加速钢铁行业的数字化发展。 阅读全文
摘要：
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。 阅读全文
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近年来，在能源和环保的压力下，新能源汽车成为了未来汽车发展的新方向。为支持其快速发展，我国出台了一系列扶持政策，在《新能源汽车产业发展规划（2021-2035年）》中就有提出，到 2025 年新能源汽车新车销售量要达到汽车新车销售总量的 20% 左右，其市场广阔程度可见一斑。现在火热的自动驾驶技术，也是新能源汽车的一大优势，而自动驾驶又需要各类传感器产生的源源不断的时序数据来辅助判断，所以与时序数据相关的采集、处理和存储等各项需求也显著增长。 阅读全文
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现在主流的时序数据库确实集群方案大多数都选择闭源，除了从技术角度上来看，商业的考量也是众多大厂必须考虑的元素之一。TDengine 作为一款全自研的开源软件，继2019年单机版开源后，在2020年也宣布集群版正式开源。这意味着，在集群搭建方面，对于研发资源单薄、时间精力都有限的企业来说，无疑是拨云见日的一则好消息。 阅读全文
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根据 2022 年最新 DB-engines排名，主流时序数据库依然是 InfluxDB、Prometheus 等。但从排行上升趋势不难看出，近一年新的时序数据库崭露头角，这也说明企业技术选型的方向也越来越多。 阅读全文
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同花顺每天需要接收海量交易所行情数据，确保行情数据的数据准确。但由于该部分数据过于庞大，而且使用场景颇多，每天会产生很多的加工数据，而组合管理(PMS)还会使用到历史行情数据。之前虽然采用了Postgres+LevelDB作为数据的存储方案，但仍然有不少痛点，所以必须对存储方案进行改造。 阅读全文
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深圳市弘源泰平资产管理有限公司组建于2016年，团队核心成员来自于知名高校，有丰富的资产配置与策略构建的实践经验。弘源泰平以套戥交易绝对收益型配置工具为起点，致力于为用户提供流动性好、费率公允的资产配置工具。产品线全面、丰富，涵盖股、债、商品等各大类资产，通胀、趋势等各类因子。 阅读全文
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同心源（三亚）基金管理有限公司是一家致力于采取科学方法，在二级市场进行投资的私募公司。公司的团队成员均来自于国内外优秀大学，创始人具有计算机博士学位，有多年的算法研究、软件系统开发的经验。 阅读全文
摘要：
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 的实践经验，供读者参考。 阅读全文