ITPub博客

在数字技术蓬勃发展的当下，产业数字化转型也在如火如荼地进行，在此过程中，数据层面的挖掘和分析起到了至关重要的作用，数据技术的创新发展和有效运用成为关键。近日，由 ITPUB、IT168 联合打造的《技术改变世界 创新引领未来——2022 技术卓越奖》，评选结果正式揭晓，凭借领先的技术优势、独到的用户服务经验、开源开放的生态理念，涛思数据旗下产品云原生时序数据库（Time Series Databa

中国空间技术研究院（航天五院）隶属于中国航天科技集团有限公司，成立于 1968 年 2 月 20 日，首任院长是著名科学家钱学森。经过 50 余年的发展，已成为中国主要的空间技术及其产品研制基地，是中国空间事业最具实力的骨干力量。 自 1970 年 4 月 24 日成功发射我国第一颗人造地球卫星以来，研究院已抓总研制并成功发射了 390 余颗航天器，实现 240 余颗航天器在轨运行，研制的航

中冶京诚工程技术有限公司（简称：中冶京诚）是我国最早从事冶金工程咨询、设计、工程承包业务的国家级大型科技型企业，是由冶金工业部北京钢铁设计研究总院改制成立的国际化工程技术公司，现隶属于中国冶金科工集团有限公司，是世界五百强中国五矿集团有限公司的核心骨干子企业。 作为国内外客户认可的知名品牌企业，近 70 年来，先后为国内外 500 余家客户提供了近 6500 项工程技术服务，参与完成了宝钢、

随着新兴技术的快速发展，越来越多的企业开始以技术的融合创新来推动业务的数字化智能化转型，其中也诞生了很多成功的应用实践案例。

数据订阅是一种数据查询方式，其特点为：客户端执行一个查询语句后，可以增量形式，不断收到新到达服务端的、符合查询条件的数据。相比普通查询，订阅能够持续地、低延迟地将新写入的数据返回客户端。

2023 年 1 月 5 日，中国技术先锋年度评选 | 2022 中国最受开发者欢迎的技术活动榜单正式发布。作为中国领先的新一代开发者社区，SegmentFault 思否依托社区活动板块及全站数百万开发者用户行为数据，及活动规模、内容好评度、行业综合影响力指标，评选出了 30 个全年最受开发者欢迎的技术活动，TDengine 开发者大会成功入选。

在日常使用 TDengine 时，参数是用户们无法绕开的重要一环。深入了解参数的属性，生效范围，查询更改方式等会让我们在使用数据库的过程中更加节时高效，也有助于我们更加深入地理解数据库的架构体系。

时序数据库（Time Series Database） TDengine 在提升数据存取效率、打破传统数据孤岛、提升数据有效利用率方面为北京科技大学设计研究院的冶金数字化提供了实质性的帮助。

12 月 28 日，CSDN 在北京举行 “2022 中国开发者影响力盛典暨 CSDN 企业生态汇”活动，同时正式发布 2022 中国开发者影响力年度榜单。

TDengine 2022 年终总结

为了解决平台的性能桎梏以及实现数据库自主可控，金航数码选择应用 TDengine 改造现有数据库架构。

为了解决巨大数据量带来的数据存储挑战以及原方案性能不足的问题，经过多轮深入的技术探讨和选型评测，新奥新智选择应用时序数据库 TDengine Database 来改造原有数据架构。

华锐技术选择与 TDengine 展开合作，共同破解行情数据的处理难题，并在多个金融项目中实现大规模行情数据实时处理。

近日，涛思数据旗下开源、高性能、云原生的时序数据库（Time Series Database，TSDB）TDengine 成功上线亚马逊云科技 Marketplace，为用户提供了更加丰富的订阅渠道。

此次 TDengine 与一汽解放达成商业合作，双方也将从实际业务的发展需求出发开展更多有价值的技术合作，一一打破原有数据架构的数据存储问题，让汽车制造行业的数据处理实现更高程度的降本增效。

近日，TDengine 3.0.2.0 正式发布了。这是自今年 8 月份 TDengine 3.0 发布以来的第一个重要改进版本。

在此背景下，TDengine 与中泰证券正式签约合作，未来双方将深入探索数据技术如何更深度解决金融量化交易场景的数据技术难题，从时序数据处理需求特点出发进行金融项目的数据架构改革，共同推动金融行业向好向快发展。相信在中泰证券的助力下，时序数据库 TDengine 也能够更加精准快速进行技术创新升级，持续深化金融业务赋能行动。

2022 年度“用 TDengine，写 TDengine”有奖征文活动如期而至，赶快打开你的电脑，把你与 TDengine 在 2022 年发生的故事用文字说给大家。

小 T 导读： 数据集的高基数（High-Cardinality）问题一直困扰着诸多主流的时序数据库（Time Series Database，TSDB）产品。一些数据库管理系统，在基数较低时表现良好；但是随着基数的增加，数据库的表现也会变差，这就给数据库管理员带来了很大的挑战，他们需要通过相关设计降低基数，避免与之相关的问题。 TDengine 3.0 是第一个解决了高基数问题的时序数据库，本文将分享其设计思路。

随着 TDengine 这款时序数据库（Time Series Database）在各个领域应用的越来越广泛，很多用户选择将 Grafana 与 TDengine 配合使用，以可视化的方式监控各项指标的运行状态。为了让用户更便捷地组合使用 TDengine+Grafana，我们不仅对 TDengine Grafana 插件进行了改造升级，还推出了基于 Grafana 的零依赖监控解决方案 TDinsight。本篇文章将对 TDengine + Grafana 的落地实施进行详细介绍。