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@@ -4,7 +4,7 @@ description: 简要介绍 TDengine 的主要功能
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-TDengine 是一款[开源](https://www.taosdata.com/tdengine/open_source_time-series_database)、[高性能](https://www.taosdata.com/tdengine/fast)、[云原生](https://www.taosdata.com/tdengine/cloud_native_time-series_database)的<a href="https://www.taosdata.com/" data-internallinksmanager029f6b8e52c="2" title="时序数据库" target="_blank" rel="noopener">时序数据库</a>（<a href="https://www.taosdata.com/time-series-database" data-internallinksmanager029f6b8e52c="9" title="Time Series DataBase" target="_blank" rel="noopener">Time Series Database</a>, <a href="https://www.taosdata.com/tsdb" data-internallinksmanager029f6b8e52c="8" title="TSDB" target="_blank" rel="noopener">TSDB</a>）。TDengine 能被广泛运用于物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、金融等领域。除核心的时序数据库功能外，TDengine 还提供[缓存](../develop/cache/)、[数据订阅](../develop/tmq)、[流式计算](../develop/stream)等功能，是一极简的时序数据处理平台，最大程度的减小系统设计的复杂度，降低研发和运营成本。
+TDengine 是一款开源、高性能、云原生的[时序数据库](https://tdengine.com/tsdb/)，且针对物联网、车联网以及工业互联网进行了优化。TDengine 的代码，包括其集群功能，都在 GNU AGPL v3.0 下开源。除核心的时序数据库功能外，TDengine 还提供[缓存](../develop/cache/)、[数据订阅](../develop/tmq)、[流式计算](../develop/stream)等其它功能以降低系统复杂度及研发和运维成本。
 
 本章节介绍TDengine的主要功能、竞争优势、适用场景、与其他数据库的对比测试等等，让大家对TDengine有个整体的了解。
 
@@ -12,47 +12,70 @@ TDengine 是一款[开源](https://www.taosdata.com/tdengine/open_source_time-se
 
 TDengine的主要功能如下：
 
-1. 高速数据写入，除 [SQL 写入](../develop/insert-data/sql-writing)外，还支持 [Schemaless 写入](../reference/schemaless/)，支持 [InfluxDB LINE 协议](../develop/insert-data/influxdb-line)，[OpenTSDB Telnet](../develop/insert-data/opentsdb-telnet), [OpenTSDB JSON ](../develop/insert-data/opentsdb-json)等协议写入；
-2. 第三方数据采集工具 [Telegraf](../third-party/telegraf)，[Prometheus](../third-party/prometheus)，[StatsD](../third-party/statsd)，[collectd](../third-party/collectd)，[icinga2](../third-party/icinga2), [TCollector](../third-party/tcollector), [EMQ](../third-party/emq-broker), [HiveMQ](../third-party/hive-mq-broker) 等都可以进行配置后，不用任何代码，即可将数据写入；
-3. 支持[各种查询](../develop/query-data),包括聚合查询、嵌套查询、降采样查询、插值等
-4. 支持[用户自定义函数](../develop/udf)
-5. 支持[缓存](../develop/cache)，将每张表的最后一条记录缓存起来，这样无需 Redis
-6. 支持[流式计算](../develop/stream)(Stream Processing)
-7. 支持[数据订阅](../develop/tmq)，而且可以指定过滤条件
-8. 支持[集群](../deployment/)，可以通过多节点进行水平扩展，并通过多副本实现高可靠
-9. 提供[命令行程序](../reference/taos-shell)，便于管理集群，检查系统状态，做即席查询
-10. 提供多种数据的[导入](../operation/import)、[导出](../operation/export)
-11. 支持对[TDengine 集群本身的监控](../operation/monitor)
-12. 提供各种语言的[连接器](../connector): 如 C/C++, Java, Go, Node.JS, Rust, Python, C# 等
-13. 支持 [REST 接口](../connector/rest-api/)
-14. 支持与[ Grafana 无缝集成](../third-party/grafana)
-15. 支持与 Google Data Studio 无缝集成
-16. 支持 [Kubernetes 部署](../deployment/k8s)
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-更多细小的功能，请阅读整个文档。
+1. 写入数据，支持
+    - [SQL 写入](../develop/insert-data/sql-writing)
+    - [Schemaless 写入](../reference/schemaless/)，支持多种标准写入协议
+        - [InfluxDB LINE 协议](../develop/insert-data/influxdb-line)
+        - [OpenTSDB Telnet 协议](../develop/insert-data/opentsdb-telnet)
+        - [OpenTSDB JSON 协议](../develop/insert-data/opentsdb-json)
+    - 与多种第三方工具的无缝集成，它们都可以仅通过配置而无需任何代码即可将数据写入 TDengine
+        - [Telegraf](../third-party/telegraf)
+        - [Prometheus](../third-party/prometheus)
+        - [StatsD](../third-party/statsd)
+        - [collectd](../third-party/collectd)
+        - [icinga2](../third-party/icinga2)
+        - [TCollector](../third-party/tcollector)
+        - [EMQ](../third-party/emq-broker)
+        - [HiveMQ](../third-party/hive-mq-broker) ；
+2. 查询数据，支持
+    - [标准SQL](../taos-sql)，含嵌套查询
+    - [时序数据特色函数](../taos-sql/function/#time-series-extensions)
+    - [时序顺序特色查询](../taos-sql/distinguished)，例如降采样、插值、累加和、时间加权平均、状态窗口、会话窗口等
+    - [用户自定义函数](../taos-sql/udf)
+3. [缓存](../develop/cache)，将每张表的最后一条记录缓存起来，这样无需 Redis 就能对时序数据进行高效处理
+4. [流式计算](../develop/stream)(Stream Processing)，TDengine 不仅支持连续查询，还支持事件驱动的流式计算，这样在处理时序数据时就无需 Flink 或 Spark 这样流计算组件
+5. [数据订阅](../develop/tmq)，应用程序可以订阅一张表或一组表的数据，API 与 Kafka 相同，而且可以指定过滤条件
+6. 可视化
+    - 支持与 [Grafana](../third-party/grafana/) 的无缝集成
+    - 支持与 Google Data Studio 的无缝集成
+7. 集群
+    - 集群部署(../deployment/)，可以通过增加节点进行水平扩展以提升处理能力
+    - 可以通过 [Kubernets 部署 TDengine](../deployment/k8s/)
+    - 通过多副本提供高可用能力
+8. 管理
+    - [监控](..//operation/monitor)运行中的 TDengine 实例
+    - 多种[数据导入](../operation/import)方式
+    - 多种[数据导出](../operation/export)方式
+9. 工具
+    - 提供交互式[命令行程序](../reference/taos-shell)，便于管理集群，检查系统状态，做即席查询
+    - 提供压力测试工具[taosBenchmark](../reference/taosbenchmark)，用于测试 TDengine 的性能
+10. 编程
+    - 提供各种语言的[连接器](../connector): 如 [C/C++](../connector/cpp), [Java](../connector/java), [Go](../connector/go), [Node.JS](../connector/node), [Rust](../connector/rust), [Python](../connector/python), [C#](../connector/csharp) 等
+    - 支持 [REST 接口](../connector/rest-api/)
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+更多细节功能，请阅读整个文档。
 
 ## 竞争优势
 
-由于 TDengine 充分利用了[时序数据特点](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/105.html)，比如结构化、无需事务、很少删除或更新、写多读少等等，设计了全新的针对时序数据的存储引擎和计算引擎，因此与其他时序数据库相比，TDengine 有以下特点：
+由于 TDengine 充分利用了[时序数据特点](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/105.html)，比如结构化、无需事务、很少删除或更新、写多读少等等，因此与其他时序数据库相比，TDengine 有以下特点：
 
-- **[高性能](https://www.taosdata.com/tdengine/fast)**：通过创新的存储引擎设计，无论是数据写入还是查询，TDengine 的性能比通用数据库快 10 倍以上，也远超其他时序数据库，存储空间不及通用数据库的1/10。
+- **[高性能](https://www.taosdata.com/tdengine/fast)**：TDengine 是唯一一个解决了时序数据存储的高基数难题的时序数据库，支持上亿数据采集点，并在数据插入、查询和数据压缩上远胜其它时序数据库。
 
-- **[云原生](https://www.taosdata.com/tdengine/cloud_native_time-series_database)**：通过原生分布式的设计，充分利用云平台的优势，TDengine 提供了水平扩展能力，具备弹性、韧性和可观测性，支持k8s部署，可运行在公有云、私有云和混合云上。
+- **[极简时序数据平台](https://www.taosdata.com/tdengine/simplified_solution_for_time-series_data_processing)**：TDengine 内建缓存、流式计算和数据订阅等功能，为时序数据的处理提供了极简的解决方案，从而大幅降低了业务系统的设计复杂度和运维成本。
 
-- **[极简时序数据平台](https://www.taosdata.com/tdengine/simplified_solution_for_time-series_data_processing)**：TDengine 内建消息队列、缓存、流式计算等功能，应用无需再集成 Kafka/Redis/HBase/Spark 等软件，大幅降低系统的复杂度，降低应用开发和运营成本。
+- **[云原生](https://www.taosdata.com/tdengine/cloud_native_time-series_database)**：通过原生的分布式设计、数据分片和分区、存算分离、RAFT 协议、Kubernets 部署和完整的可观测性，TDengine 是一款云原生时序数据库并且能够部署在公有云、私有云和混合云上。
 
-- **[分析能力](https://www.taosdata.com/tdengine/easy_data_analytics)**：支持 SQL，同时为时序数据特有的分析提供SQL扩展。通过超级表、存储计算分离、分区分片、预计算、自定义函数等技术，TDengine 具备强大的分析能力。
+- **[简单易用](https://www.taosdata.com/tdengine/ease_of_use)**：对系统管理员来说，TDengine 大幅降低了管理和维护的代价。对开发者来说， TDengine 提供了简单的接口、极简的解决方案和与第三方工具的无缝集成。对数据分析专家来说，TDengine 提供了便捷的数据访问。
 
-- **[简单易用](https://www.taosdata.com/tdengine/ease_of_use)**：无任何依赖，安装、集群几秒搞定；提供REST以及各种语言连接器，与众多第三方工具无缝集成；提供命令行程序，便于管理和即席查询；提供各种运维工具。
+- **[分析能力](https://www.taosdata.com/tdengine/easy_data_analytics)**：通过超级表、存储计算分离、分区分片、预计算和其它技术，TDengine 能够高效地浏览、格式化和访问数据。
 
-- **[核心开源](https://www.taosdata.com/tdengine/open_source_time-series_database)**：TDengine 的核心代码包括集群功能全部开源，截止到2022年8月1日，全球超过 135.9k 个运行实例，GitHub Star 18.7k，Fork 4.4k，社区活跃。 
+- **[核心开源](https://www.taosdata.com/tdengine/open_source_time-series_database)**：TDengine 的核心代码包括集群功能全部在开源协议下公开。全球超过 140k 个运行实例，GitHub Star 19k，且拥有一个活跃的开发者社区。 
 
 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。表现在几个方面：
 
 1. 由于其超强性能，它能将系统需要的计算资源和存储资源大幅降低
 2. 因为支持 SQL，能与众多第三方软件无缝集成，学习迁移成本大幅下降
 3. 因为是一极简的时序数据平台，系统复杂度、研发和运营成本大幅降低
-4. 因为维护简单，运营维护成本能大幅降低
 
 ## 技术生态
 
@@ -67,7 +90,7 @@ TDengine的主要功能如下：
 
 上图中，左侧是各种数据采集或消息队列，包括 OPC-UA、MQTT、Telegraf、也包括 Kafka, 他们的数据将被源源不断的写入到 TDengine。右侧则是可视化、BI 工具、组态软件、应用程序。下侧则是 TDengine 自身提供的命令行程序 (CLI) 以及可视化管理管理。
 
-## 总体适用场景
+## 典型适用场景
 
 作为一个高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库 （Database)，TDengine 的典型适用场景包括但不限于 IoT、工业互联网、车联网、IT 运维、能源、金融证券等领域。需要指出的是，TDengine 是针对时序数据场景设计的专用数据库和专用大数据处理工具，因充分利用了时序大数据的特点，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。本文对适用场景做更多详细的分析。