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在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上，涛思数据创始人陶建辉进行了题为《高性能、云原生的极简时序数据处理平台》的主题演讲。在本次演讲中，他不仅分享了时序数据库现阶段的技术痛点，还深入阐释了打造 TDengine 3.0 的原因以及实践思路。本文根据演讲内容整理而成。

为了更好地支持阳光氢能 PEM 绿电制氢系统，本文作者所在的部门需要寻找一套满足业务和性能需求、而且具有国产知识产权的时序数据库，来替代原本使用的 InfluxDB。本文分享了他们将 InfluxDB 替换为 TDengine 的具体原因，以及相关的实践思路。

可以支持 10 亿个设备采集的数据、100 个节点；支持存储与计算分离，引入计算节点，并重构了整个计算引擎；完善并优化了对消息队列、流式计算和缓存的支持，引入事件驱动的流式计算！

本次开发者大会的成功举办，不仅是 TDengine 大力服务开发者和用户的一个标志性事件，也为整个行业的技术进步和未来发展贡献了不小的力量，为关注开源的开发者提供了众多创新性观点。

盛优选需要通过实时产生的数据来判断设备是否工作、检测通讯是否延时、观测 SNMP OID 流量是否正常等，从而保障运维与网络人员及时发现问题并修复。为高效处理各类时序数据，保障服务的稳定运行，在对比了 Elasticsearch、InfluxDB 和 TDengine 三款产品之后，他们选择并落地了 TDengine。

作为薪水较为可观的 IT 职业之一，DBA 貌似是一个门槛低、活还少的技术岗位，只要接受过相应的系统性训练，应该就可以成功入门。但想要真正胜任这个岗位，实际却并不容易。DBA 的工作到底是怎样的？它的前景如何？想做好 DBA 又需要具备哪些能力？我们采访了两位有丰富工作经验的 DBA 和运维工程师，下面一起看一看他们的感悟吧。

经常有人问我，为什么 2017 年在市场上已经有这么多时序数据库的背景之下，你还敢去开发一款新的时序数据库？为什么你的团队都 80 多人了，五年过去，还在埋头研发 TDengine 这一款产品？周末写篇博文，与大家分享一下我的想法。

除了要对几千台摄像头进行数据采集加在线检测，苏州大学还有 1500 多台交换机和 4000 多台服务器，在数据库的选择上，它需要在扛住如此大量设备 24 * 7 高频长期写入的同时，还要确保相当出色的查询效率。从 PostgreSQL 到 TDengine，本文分享了江苏纵目在面对业务难点时，在数据库的选择、应用和成效方面的经验。

DBeaver 是一款流行、开源的数据库管理工具以及 SQL 客户端，其功能强大，并且支持任何拥有 JDBC-Driver 的数据库。很多 TDengine 的用户，经常问到如何使用 DBeaver 来连接、管理 TDengine。本文将通过 22.1.2 版本的 DBeaver 详细进行说明。

TDengine Kafka Connector 在 TDengine 的官方文档上放出来已经有一段时间了，我们也收到了一些开发者的反馈。文档中的教程使用 Confluent 平台（集成了 Kafka）演示了如何使用 Source Connector 和 Sink Connector，但是很多开发者在生产环境中并没有使用 Confluent，所以为方便大家，本文将使用独立部署的 Kafka 来演示。

为了解决广大新能源汽车车主面临的充电效率问题，协鑫能科打造了以换电为核心业务的移动能源品牌「协鑫电港」，需要对各种数据流进行科学管理、合理运用与智能调度，在数据库的选择上尤为重要。本文分享了他们对于数据库架构的搭建思考以及 TDengine 的应用心得。

这段时间以来 TDengine、taos-jdbcdriver 有了很大的迭代更新，JDBC Connector 已经从 TDengine 仓库中独立出来。本篇博客以目前 2.0.39 版本的 JDBC Connector 为例，介绍如何使用源码编译、打包，以及如何使用 IDEA 数据库工具连接 TDengine。

为各位技术人量身打造的「TDengine 开发者大会」门票福利活动来咯！只要一行 SQL 语句，体验 TDengine 查询计算 1 亿条数据的性能。私信小T验证答案正确，免费「“码”上赢门票」！

毫无疑问，开源已经成为未来软件发展的一大重要趋势。对于企业来说，开源能够进一步提升产品的影响力，拉近与用户的距离，那对于程序员来说，开源又能带来什么呢？作为程序员的你，是否也会产生这些困惑：工作这么忙，哪有时间参与开源项目？程序员如何才能加入到开源项目中去？阅读一份开源代码都很难，更别提去 Review 代码了……为了找寻答案，我们沟通了几位深入参与了开源项目的研发同事，把他们的相关见解进行了整理和总结。

在使用 TDengine 的时候，通过官网的技术文档可以学习到建库（database）、建表（table）的各种 SQL 语句，但是一旦要跟自己的具体业务场景结合，经验不足的朋友可能会不知道到底如何下手，本文将分享一些常见的建模方式，希望帮助大家更好地落地 TDengine。

为防止过多的共性问题困扰大家，方便大家学习、吸收经验，我们会对近期社区内用户遇到的共性问题进行精选、汇总，给大家分享，这是此专栏的第二期内容。

为防止过多的共性问题困扰大家，方便大家学习、吸收经验，我们会对近期社区内用户遇到的共性问题进行精选、汇总，给大家分享，这是此专栏的第三期内容。

作为一款时序数据库（Time-Series Database），TDengine 提供了按时间自动划分窗口并执行查询的能力。这个功能的用途和使用场景你是不是清楚呢？本文将为你介绍这一功能及其典型使用场景。

「以技术之光革新世界，以社区之光共创未来」，暨 TD Hero 发布会，将于 2022 年 7 月 2 日 14:00 在线上召开，欢迎共临直播间，畅聊社区共建的这些事儿。

云时代的系统可观测平台观测云与物联网大数据解决方案商涛思数据达成深度战略合作，依靠国产时序数据库 TDengine 的技术和性能优势，观测云将进一步满足云、云原生、应用及业务上的监测需求，从基础设施到日志数据再到全链路应用性能实现全面主动观测，让企业在上云体验上更加顺滑。