未验证 提交 adf1e470 编写于 作者: E Elias Soong 提交者: GitHub

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上级 af7517b3
......@@ -6,8 +6,8 @@ TDengine 是涛思数据面对高速增长的物联网大数据市场和技术
TDengine 的模块之一是时序数据库。但除此之外,为减少研发的复杂度、系统维护的难度,TDengine 还提供缓存、消息队列、订阅、流式计算等功能,为物联网、工业互联网大数据的处理提供全栈的技术方案,是一个高效易用的物联网大数据平台。与 Hadoop 等典型的大数据平台相比,它具有如下鲜明的特点:
* __10倍以上的性能提升__:定义了创新的数据存储结构,单核每秒能处理至少 2 万次请求,插入数百万个数据点,读出一千万以上数据点,比现有通用数据库快十倍以上。
* __硬件或云服务成本降至1/5__:由于超强性能,计算资源不到通用大数据方案的 1/5;通过列式存储和先进的压缩算法,存储空间不到通用数据库的 1/10。
* __10 倍以上的性能提升__:定义了创新的数据存储结构,单核每秒能处理至少 2 万次请求,插入数百万个数据点,读出一千万以上数据点,比现有通用数据库快十倍以上。
* __硬件或云服务成本降至 1/5__:由于超强性能,计算资源不到通用大数据方案的 1/5;通过列式存储和先进的压缩算法,存储空间不到通用数据库的 1/10。
* __全栈时序数据处理引擎__:将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融为一体,应用无需再集成 Kafka/Redis/HBase/Spark/HDFS 等软件,大幅降低应用开发和维护的复杂度成本。
* __强大的分析功能__:无论是十年前还是一秒钟前的数据,指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。即席查询可通过 Shell, Python, R, MATLAB 随时进行。
* __与第三方工具无缝连接__:不用一行代码,即可与 Telegraf, Grafana, EMQ, HiveMQ, Prometheus, MATLAB, R 等集成。后续将支持 OPC, Hadoop, Spark 等,BI 工具也将无缝连接。
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