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TDengine TSDB 產(chǎn)品簡介

TDengine TSDB 核心是一款高性能、集群開源、云原生的時序數(shù)據(jù)庫（Time Series Database，TSDB），專為物聯(lián)網(wǎng) IoT 平臺、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、電力、IT 運(yùn)維等場景設(shè)計并優(yōu)化，具有極強(qiáng)的彈性伸縮能力。同時它還帶有內(nèi)建的緩存、流式計算、數(shù)據(jù)訂閱等系統(tǒng)功能，能大幅減少系統(tǒng)設(shè)計的復(fù)雜度，降低研發(fā)和運(yùn)營成本。作為一款高性能、分布式的物聯(lián)網(wǎng) IoT、工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，TDengine TSDB 能安全高效地將大量設(shè)備、數(shù)據(jù)采集器每天產(chǎn)生的高達(dá) TB 甚至 PB 級的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚、存儲、分析和分發(fā)，對業(yè)務(wù)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測、預(yù)警，提供實(shí)時的商業(yè)洞察。

2019 年 7 月，濤思數(shù)據(jù)將 TDengine TSDB 單機(jī)版開源，又分別在 2020 年 8 月和 2022 年 8 月，將 TDengine TSDB 集群版和云原生版開源。開源后，TDengine 迅速獲得了全球開發(fā)者的關(guān)注，多次登上 GitHub 全球趨勢排行榜首位。

TDengine TSDB 產(chǎn)品分類

TDengine 包括開源版 TDengine TSDB-OSS、企業(yè)版 TDengine TSDB-Enterprise 以及云服務(wù) TDengine Cloud。

TDengine TSDB 主要功能與特性

TDengine TSDB 既不依賴任何第三方軟件，也不是優(yōu)化或包裝了一個開源的數(shù)據(jù)庫或流式計算產(chǎn)品，而是基于濤思數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)對眾多傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL 數(shù)據(jù)庫、流式計算引擎、消息隊(duì)列等軟件的深入吸收和自主創(chuàng)新。TDengine TSDB 具備時序數(shù)據(jù)匯聚、存儲、分析與分發(fā)的功能，并擁有獨(dú)特的技術(shù)優(yōu)勢。

 數(shù)據(jù)匯聚：

TDengine TSDB 能將各種類型的數(shù)據(jù)源，包括 MQTT、OPC UA、OPC DA、Kafka、CSV，傳統(tǒng)實(shí)時數(shù)據(jù)庫如 PI System、Wonderware 等數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚，并進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗、加工和轉(zhuǎn)換，確保入庫數(shù)據(jù)的質(zhì)量、便于集中監(jiān)測和數(shù)據(jù)整體分析。

 數(shù)據(jù)存儲：

TDengine TSDB 將匯聚的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效存儲，通過列式存儲、兩級壓縮以及針對不同數(shù)據(jù)類型的不同壓縮算法等技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)了比通用數(shù)據(jù)庫高十倍以上的壓縮率。同時，通過按時間段分區(qū)、按設(shè)備分片、存算分離等技術(shù)，TDengine TSDB 提供了強(qiáng)大的水平擴(kuò)展能力。

 數(shù)據(jù)分析：

TDengine TSDB 支持標(biāo)準(zhǔn)的 SQL 查詢，并提供時序數(shù)據(jù)擴(kuò)展函數(shù) (如時間加權(quán)平均)。它還支持嵌套查詢、UDF 和實(shí)時流式計算。通過標(biāo)準(zhǔn)的 JDBC、ODBC 接口，TDengine TSDB 能與眾多的可視化、BI、AI/ML 工具，如 Grafana、Power BI 等無縫集成，方便用戶進(jìn)行更高級的數(shù)據(jù)分析。

 數(shù)據(jù)分發(fā)：

TDengine TSDB 提供數(shù)據(jù)訂閱功能，允許將一個數(shù)據(jù)庫、一張超級表、一組表或單張表的數(shù)據(jù)、以及在特定時間段聚合、過濾加工處理后的數(shù)據(jù)實(shí)時分發(fā)給第三方應(yīng)用。這一功能不僅實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)分發(fā)的顆粒度精細(xì)可控，而且通過權(quán)限控制及加密等措施確保了數(shù)據(jù)分發(fā)的安全。

TDengine TSDB 與典型時序數(shù)據(jù)庫的區(qū)別

由于充分利用了時序數(shù)據(jù)特點(diǎn)，并采用獨(dú)特創(chuàng)新的“一個數(shù)據(jù)采集點(diǎn)一張表” “超級表”的屬于模型，與其他時序數(shù)據(jù)庫相比，TDengine TSDB 擁有以下特點(diǎn)：

 快 10 倍以上的讀寫性能：

充分利用時序大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，TDengine TSDB 設(shè)計了新穎的存儲引擎，大幅提升了數(shù)據(jù)的寫入和查詢速度，同時也大幅提高了數(shù)據(jù)壓縮率。相對通用數(shù)據(jù)庫，讀、寫、數(shù)據(jù)壓縮性能至少高十倍以上；TSBS 基準(zhǔn)測試結(jié)果顯示，相對于 TimescaleDB、InfluxDB，性能也是遠(yuǎn)超。

 不到 1/10 的存儲成本：

TDengine TSDB 提供多種壓縮算法，壓縮比業(yè)界領(lǐng)先，能將數(shù)據(jù)集壓縮至原始大小的 1/10。并且提供了數(shù)據(jù)分級存儲、S3 存儲等功能，將不同時間段的數(shù)據(jù)存儲在掛載的不同介質(zhì)上的目錄里，從而實(shí)現(xiàn)不同“熱度”的數(shù)據(jù)存儲在不同的存儲介質(zhì)上，充分利用壓縮、存儲，節(jié)約成本。支持 10 億數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的水平擴(kuò)展能力，TDengine TSDB 從設(shè)計的第一天起，就是水平擴(kuò)展的。從 3.0 起，TDengine TSDB 支持云原生，能充分利用云平臺的存儲、計算、網(wǎng)絡(luò)資源的彈性能力。在 10 億時間線，100 個數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的情況下，TDengine TSDB 性能也能得到很好的保證。時序數(shù)據(jù)處理中的“高基數(shù)”問題完全得到了解決。零代碼的高效數(shù)據(jù)匯聚，TDengine TSDB 能將來自各種類型數(shù)據(jù)源（如 PI System、MQTT、OPC 等）的工業(yè)數(shù)據(jù)匯聚到一起，并可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗、加工、轉(zhuǎn)換工作，以保證入庫數(shù)據(jù)的質(zhì)量，便于集中監(jiān)測、進(jìn)行總體數(shù)據(jù)分析。TDengine TSDB 是一個零代碼平臺，只需很少的配置，即可實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)源的 ETL 流程。

全棧時序數(shù)據(jù)處理平臺：

為了降低系統(tǒng)設(shè)計復(fù)雜度和運(yùn)行成本，TDengine TSDB 充分利用時序數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，構(gòu)建了自己的緩存、流式計算和數(shù)據(jù)訂閱功能。它不僅提供了一種高效的時序數(shù)據(jù)存儲和分析方式，還為時序數(shù)據(jù)的處理提供了一種極簡的解決方案。

開放的生態(tài)系統(tǒng)：

不僅核心代碼開源，支持標(biāo)準(zhǔn) SQL 查詢，還提供標(biāo)準(zhǔn)化接口，可以通過 ODBC、JDBC 及各種編程語言連接器集成可視化、AI/BI 工具。支持 PI System、MQTT、OPC 等工業(yè)數(shù)據(jù)接口，簡化工業(yè)數(shù)據(jù)的 ETL 流程。高效的數(shù)據(jù)訂閱工具實(shí)現(xiàn)便捷、安全的數(shù)據(jù)共享，避免被廠商綁定。

技術(shù)生態(tài)

在整個時序大數(shù)據(jù)平臺中，TDengine TSDB 扮演的角色如下：

典型適用場景

作為一款基礎(chǔ)軟件，TDengine TSDB 的應(yīng)用領(lǐng)域極其廣泛。原則上，所有涉及機(jī)器、設(shè)備、傳感器采集數(shù)據(jù)的場景都適用，包括但不限于 IoT、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、IT 運(yùn)維、能源、金融證券等領(lǐng)域。需要指出的是，TDengine TSDB 是針對時序數(shù)據(jù)場景設(shè)計的專用數(shù)據(jù)庫和專用大數(shù)據(jù)處理工具，因其充分利用了時序大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，它無法用來處理網(wǎng)絡(luò)爬蟲、微博、微信、電商、ERP、CRM 等通用型數(shù)據(jù)。下面本文將對適用場景做更多詳細(xì)的分析。