产品简介
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、数据订阅、流式计算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。
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。
主要功能
TDengine的主要功能如下：
- 高速数据写入，除 SQL 写入外，还支持 Schemaless 写入，支持 InfluxDB LINE 协议，OpenTSDB Telnet, OpenTSDB JSON 等协议写入；
- 第三方数据采集工具 Telegraf，Prometheus，StatsD，collectd，icinga2, TCollector, EMQ, HiveMQ 等都可以进行配置后，不用任何代码，即可将数据写入；
- 支持各种查询,包括聚合查询、嵌套查询、降采样查询、插值等
- 支持用户自定义函数
- 支持缓存，将每张表的最后一条记录缓存起来，这样无需 Redis
- 支持连续查询(Continuous Query)
- 支持数据订阅，而且可以指定过滤条件
- 支持集群，可以通过多节点进行水平扩展，并通过多副本实现高可靠
- 提供命令行程序，便于管理集群，检查系统状态，做即席查询
- 提供多种数据的导入、导出
- 支持对TDengine 集群本身的监控
- 提供各种语言的连接器: C/C++, Java, Go, Python, Rust, Node.JS, C#
- 支持 REST 接口
- 支持与 Grafana 无缝集成
- 支持与 Google Data Studio 无缝集成
更多细小的功能，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，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：
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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，而且存储空间也大为节省。
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分布式：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。
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支持 SQL：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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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.
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，它能将系统需要的计算资源和存储资源大幅降低
- 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
- 因为其 All In One 的特性，系统复杂度降低，能降研发成本
- 因为运维维护简单，运营维护成本能大幅降低
技术生态
在整个时序大数据平台中，TDengine 在其中扮演的角色如下：
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) 以及可视化管理管理。
总体适用场景
作为一个高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库 （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。本文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 的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要求，因此特殊类型的处理还 需要应用层面处理。 | ||
| 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系统处理，或者应该考虑 TDengine 和关系型数据系统配合实现系统功能。 |
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 的专门为 IoT 优化的存储和数据处理的设计，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。 |
