产品简介

2023-11-19 11:57| 来源: 网络整理| 查看: 265

产品简介

TDengine 是一款专为物联网、工业互联网等场景设计并优化的大数据平台，它能安全高效地将大量设备、数据采集器每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据进行汇聚、存储、分析和分发，对业务运行状态进行实时监测、预警，提供实时的商业洞察。其核心模块是高性能、集群开源、云原生、极简的时序数据库 TDengine OSS。

本节介绍 TDengine OSS 的主要产品和功能、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 OSS 有个整体了解

主要功能

TDengine OSS 的主要功能如下：

写入数据，支持SQL 写入无模式（Schemaless）写入，支持多种标准写入协议InfluxDB Line 协议OpenTSDB Telnet 协议OpenTSDB JSON 协议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 TDengineTelegrafPrometheusStatsDcollectdIcinga2TCollectorEMQXHiveMQ查询数据，支持标准 SQL，含嵌套查询时序数据特色函数时序数据特色查询，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（UDF）缓存，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流式计算（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 这样流式计算组件数据订阅，应用程序可以订阅一张表或一组表的数据，提供与 Kafka 相同的 API，而且可以指定过滤条件可视化支持与 Grafana 的无缝集成支持与 Google Data Studio 的无缝集成集群集群部署，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 Kubernetes 部署 TDengine通过多副本提供高可用能力管理监控运行中的 TDengine 实例多种数据导入方式多种数据导出方式工具提供交互式命令行程序（CLI），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，用于测试 TDengine 的性能编程提供各种语言的连接器（Connector）: 如 C/C++、Java、Go、Node.js、Rust、Python、C# 等支持 REST 接口

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，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：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。

极简时序数据平台：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。

云原生：通过原生的分布式设计、数据分片和分区、存算分离、RAFT 协议、Kubernetes 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。

简单易用：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能力。

分析能力：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：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 20k，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：

由于其超强性能，它能将系统所需的计算资源和存储资源大幅降低因为支持 SQL，能与众多第三方软件无缝集成，学习迁移成本大幅下降因为是一款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技术生态

在整个时序大数据平台中，TDengine 扮演的角色如下：

图 1. TDengine 技术生态图

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）以及可视化管理工具。

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（Time-series 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，因其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。下面本文将对适用场景做更多详细的分析。

数据源特点和需求

从数据源角度，设计人员可以从下面几个角度分析 TDengine 在目标应用系统里面的适用性。

数据源特点和需求不适用可能适用非常适用简单说明总体数据量巨大√TDengine 在容量方面提供出色的水平扩展功能，并且具备匹配高压缩的存储结构，达到业界最优的存储效率。数据输入速度偶尔或者持续巨大√TDengine 的性能大大超过同类产品，可以在同样的硬件环境下持续处理大量的输入数据，并且提供很容易在用户环境里面运行的性能评估工具。数据源数目巨大√TDengine 设计中包含专门针对大量数据源的优化，包括数据的写入和查询，尤其适合高效处理海量（千万或者更多量级）的数据源。系统架构要求系统架构要求不适用可能适用非常适用简单说明要求简单可靠的系统架构√TDengine 的系统架构非常简单可靠，自带消息队列，缓存，流式计算，监控等功能，无需集成额外的第三方产品。要求容错和高可靠√TDengine 的集群功能，自动提供容错灾备等高可靠功能。标准化规范√TDengine 使用标准的 SQL 语言提供主要功能，遵守标准化规范。系统功能需求系统功能需求不适用可能适用非常适用简单说明要求完整的内置数据处理算法√TDengine 实现了通用的数据处理算法，但是还没有做到妥善处理各行各业的所有需求，因此特殊类型的处理需求还需要在应用层面解决。需要大量的交叉查询处理√这种类型的处理更多应该用关系型数据库处理，或者应该考虑 TDengine 和关系型数据库配合实现系统功能。系统性能需求系统性能需求不适用可能适用非常适用简单说明要求较大的总体处理能力√TDengine 的集群功能可以轻松地让多服务器配合达成处理能力的提升。要求高速处理数据√TDengine 专门为 IoT 优化的存储和数据处理设计，一般可以让系统得到超出同类产品多倍数的处理速度提升。要求快速处理小粒度数据√这方面 TDengine 性能可以完全对标关系型和 NoSQL 型数据处理系统。系统维护需求系统维护需求不适用可能适用非常适用简单说明要求系统可靠运行√TDengine 的系统架构非常稳定可靠，日常维护也简单便捷，对维护人员的要求简洁明了，最大程度上杜绝人为错误和事故。要求运维学习成本可控√同上。要求市场有大量人才储备√TDengine 作为新一代产品，目前人才市场里面有经验的人员还有限。但是学习成本低，我们作为厂家也提供运维的培训和辅助服务。与其他数据库的对比测试用 InfluxDB 开源的性能测试工具对比 InfluxDB 和 TDengineTDengine 与 OpenTSDB 对比测试TDengine 与 Cassandra 对比测试TDengine VS InfluxDB ，写入性能大 PK ！TDengine 和 InfluxDB 查询性能对比测试报告TDengine 与 InfluxDB、OpenTSDB、Cassandra、MySQL、ClickHouse 等数据库的对比测试报告主要产品

TDengine 有两个主要产品：TDengine Enterprise （即 TDengine 企业版）和 TDengine Cloud，关于它们的具体定义请参考

TDengine 企业版TDengine 云服务

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