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88f778fa
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8月 02, 2022
作者:
陶建辉(Jeff)
提交者:
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8月 02, 2022
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+11
-15
docs/zh/02-intro.md
docs/zh/02-intro.md
+11
-15
未找到文件。
docs/zh/02-intro.md
浏览文件 @
88f778fa
...
...
@@ -3,7 +3,7 @@ title: 产品简介
toc_max_heading_level
:
2
---
TDengine 是一款
高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库 (Database),其核心代码,包括集群功能全部开源(开源协议,AGPL v3.0)。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 (Database) 功能外,TDengine 还提供
[
缓存
](
/develop/cache/
)
、
[
数据订阅
](
/develop/subscribe
)
、
[
流式计算
](
/develop/continuous-query
)
等大数据平台所需要的系列功能,最大程度减少研发和运维的复杂度
。
TDengine 是一款
开源、高性能、云原生的时序数据库 (Time-Series Database, TSDB)。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/subscribe
)
、
[
流式计算
](
/develop/continuous-query
)
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
。
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。
...
...
@@ -16,7 +16,7 @@ TDengine的主要功能如下:
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
[
连续查询
](
/develop/continuous-query
)(
Continuous
Query
)
6.
支持
[
流式计算
](
/develop/continuous-query
)(
Stream
Processing
)
7.
支持
[
数据订阅
](
/develop/subscribe
)
,而且可以指定过滤条件
8.
支持
[
集群
](
/cluster/
)
,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
...
...
@@ -33,28 +33,24 @@ TDengine的主要功能如下:
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:
-
**
[高性能](https://www.taosdata.com/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,而且存储空间也大为节省
。
-
**
高性能**
: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
。
-
**
[分布式](https://www.taosdata.com/scalable)**
:通过原生分布式的设计,TDengine 提供了水平扩展的能力,只需要增加节点就能获得更强的数据处理能力,同时通过多副本机制保证了系统的高可用
。
-
**
云原生**
: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
。
-
**
[支持 SQL](https://www.taosdata.com/sql-support)**
:TDengine 采用 SQL 作为数据查询语言,减少学习和迁移成本,同时提供 SQL 扩展来处理时序数据特有的分析,而且支持方便灵活的 schemaless 数据写入
。
-
**
极简时序数据平台**
: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,大幅降系统的复杂度,降低应用开发和运营维护成本
。
-
**
All in One**
:将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起,应用无需再集成 Kafka/Redis/HBase/Spark 等软件,大幅降低应用开发和维护成本
。
-
**
强大的分析能力**
: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
。
-
**
零管理**
:安装、集群几秒搞定,无任何依赖,不用分库分表,系统运行状态监测能与 Grafana 或其他运维工具无缝集成
。
-
**
简单易用**
:安装、集群几秒搞定,无任何依赖;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,便于即席查询和管理;提供导入导出等各种运维工具
。
-
**零学习成本**
:采用 SQL 查询语言,支持 C/C++、Python、Java、Go、Rust、Node.js、C#、Lua(社区贡献)、PHP(社区贡献) 等多种编程语言,与 MySQL 相似,零学习成本。
-
**无缝集成**
:不用一行代码,即可与 Telegraf、Grafana、Prometheus、EMQX、HiveMQ、StatsD、collectd、icinga、TCollector、Matlab、R 等第三方工具无缝集成。
-
**互动 Console**
: 通过命令行 console,不用编程,执行 SQL 语句就能做即席查询、各种数据库的操作、管理以及集群的维护.
-
**核心开源**
:TDengine 的核心代码包括集群功能全部开源,全球超过 135.9k 个运行实例,GitHub Star 18.7k,Fork 4.4k,社区活跃。
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
采用 SQL 接口
,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
其 All In One 的特性,系统复杂度降低,能降研发成本
4.
因为
运维
维护简单,运营维护成本能大幅降低
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
...
...
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