未验证 提交 23174971 编写于 作者: B Bo Xiao 提交者: GitHub

Update Evaluation-ch.md

Minor modifications
上级 68753218
......@@ -11,7 +11,7 @@ TDengine的模块之一是时序数据库。但除此之外,为减少研发的
* __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, Prometheus, Matlab, R等集成。后续将支持OPC, Hadoop, Spark等, BI工具也将无缝连接。
* __零运维成本、零学习成本__:安装、集群一秒搞定,无需分库分表,实时备份。标准SQL,支持JDBC, RESTful, 支持Python/Java/C/C++/Go, 与MySQL相似,零学习成本。
* __零运维成本、零学习成本__:安装集群简单快捷,无需分库分表,实时备份。类似标准SQL,支持RESTful, 支持Python/Java/C/C++/C#/Go/Node.js, 与MySQL相似,零学习成本。
采用TDengine,可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的总拥有成本大幅降低。但需要指出的是,因充分利用了物联网时序数据的特点,它无法用来处理网络爬虫、微博、微信、电商、ERP、CRM等通用型数据。
......
Markdown is supported
0% .
You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
想要评论请 注册