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Pan YANG 2022-09-01 09:27:27 +08:00
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@ -26,7 +26,7 @@ TDengine 的主要功能如下:
- [Icinga2](../third-party/icinga2) - [Icinga2](../third-party/icinga2)
- [TCollector](../third-party/tcollector) - [TCollector](../third-party/tcollector)
- [EMQX](../third-party/emq-broker) - [EMQX](../third-party/emq-broker)
- [HiveMQ](../third-party/hive-mq-broker) - [HiveMQ](../third-party/hive-mq-broker)
2. 查询数据,支持 2. 查询数据,支持
- [标准 SQL](../taos-sql),含嵌套查询 - [标准 SQL](../taos-sql),含嵌套查询
- [时序数据特色函数](../taos-sql/function/#time-series-extensions) - [时序数据特色函数](../taos-sql/function/#time-series-extensions)
@ -85,14 +85,14 @@ TDengine 的主要功能如下:
![TDengine Database 技术生态图](eco_system.webp) ![TDengine Database 技术生态图](eco_system.webp)
<center><figcaption>图 1. TDengine技术生态图</figcaption></center> <center><figcaption>图 1. TDengine 技术生态图</figcaption></center>
</figure> </figure>
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。 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 ## 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。 作为一个高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库DatabaseTDengine 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 ### 数据源特点和需求