Elias Soong
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5028335841
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@ -10,8 +10,8 @@ TDengine的模块之一是时序数据库。但除此之外，为减少研发的
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* __硬件或云服务成本降至 1/5__：由于超强性能，计算资源不到通用大数据方案的 1/5；通过列式存储和先进的压缩算法，存储空间不到通用数据库的 1/10。
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* __全栈时序数据处理引擎__：将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融为一体，应用无需再集成 Kafka/Redis/HBase/Spark/HDFS 等软件，大幅降低应用开发和维护的复杂度成本。
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* __强大的分析功能__：无论是十年前还是一秒钟前的数据，指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。即席查询可通过 Shell, Python, R, MATLAB 随时进行。
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* __与第三方工具无缝连接__：不用一行代码，即可与Telegraf, Grafana, EMQ, HiveMQ, Prometheus, MATLAB, R等集成。后续将支持OPC, Hadoop, Spark等, BI工具也将无缝连接。
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* __零运维成本、零学习成本__：安装集群简单快捷，无需分库分表，实时备份。类似标准SQL，支持RESTful, 支持Python/Java/C/C++/C#/Go/Node.js, 与MySQL相似，零学习成本。
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* __与第三方工具无缝连接__：不用一行代码，即可与 Telegraf, Grafana, EMQ, HiveMQ, Prometheus, MATLAB, R 等集成。后续将支持 OPC, Hadoop, Spark 等，BI 工具也将无缝连接。
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* __零运维成本、零学习成本__：安装集群简单快捷，无需分库分表，实时备份。类标准 SQL，支持 RESTful，支持 Python/Java/C/C++/C#/Go/Node.js, 与 MySQL 相似，零学习成本。
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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。但需要指出的是，因充分利用了物联网时序数据的特点，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。
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@ -25,6 +25,7 @@ TDengine的模块之一是时序数据库。但除此之外，为减少研发的
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### 数据源特点和需求
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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。
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|数据源特点和需求|不适用|可能适用|非常适用|简单说明|
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@ -34,6 +35,7 @@ TDengine的模块之一是时序数据库。但除此之外，为减少研发的
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|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。|
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### 系统架构要求
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|系统架构要求|不适用|可能适用|非常适用|简单说明|
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|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。|
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@ -41,12 +43,14 @@ TDengine的模块之一是时序数据库。但除此之外，为减少研发的
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|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。|
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### 系统功能需求
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|系统功能需求|不适用|可能适用|非常适用|简单说明|
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|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。|
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|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。|
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### 系统性能需求
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|系统性能需求|不适用|可能适用|非常适用|简单说明|
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|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。|
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@ -54,6 +58,7 @@ TDengine的模块之一是时序数据库。但除此之外，为减少研发的
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|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。|
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### 系统维护需求
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|系统维护需求|不适用|可能适用|非常适用|简单说明|
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|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。|
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