Update 02-intro.md

This commit is contained in:
Jeff Tao 2022-08-02 08:44:53 +08:00 committed by GitHub
parent 8954113697
commit 88f778faa6
No known key found for this signature in database
GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
1 changed files with 11 additions and 15 deletions

View File

@ -3,7 +3,7 @@ title: 产品简介
toc_max_heading_level: 2 toc_max_heading_level: 2
--- ---
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](/develop/cache/)、[数据订阅](/develop/subscribe)、[流式计算](/develop/continuous-query)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 TDengine 是一款开源、高性能、云原生的时序数据库 (Time-Series Database, TSDB)。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功能外TDengine 还提供[缓存](/develop/cache/)、[数据订阅](/develop/subscribe)、[流式计算](/develop/continuous-query)等功能,是一极简的时序数据处理平台,最大程度的减小系统设计的复杂度,降低研发和运营成本
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。 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。
@ -16,7 +16,7 @@ TDengine的主要功能如下
3. 支持[各种查询](/develop/query-data),包括聚合查询、嵌套查询、降采样查询、插值等 3. 支持[各种查询](/develop/query-data),包括聚合查询、嵌套查询、降采样查询、插值等
4. 支持[用户自定义函数](/develop/udf) 4. 支持[用户自定义函数](/develop/udf)
5. 支持[缓存](/develop/cache),将每张表的最后一条记录缓存起来,这样无需 Redis 5. 支持[缓存](/develop/cache),将每张表的最后一条记录缓存起来,这样无需 Redis
6. 支持[连续查询](/develop/continuous-query)(Continuous Query) 6. 支持[流式计算](/develop/continuous-query)(Stream Processing)
7. 支持[数据订阅](/develop/subscribe),而且可以指定过滤条件 7. 支持[数据订阅](/develop/subscribe),而且可以指定过滤条件
8. 支持[集群](/cluster/),可以通过多节点进行水平扩展,并通过多副本实现高可靠 8. 支持[集群](/cluster/),可以通过多节点进行水平扩展,并通过多副本实现高可靠
9. 提供[命令行程序](/reference/taos-shell),便于管理集群,检查系统状态,做即席查询 9. 提供[命令行程序](/reference/taos-shell),便于管理集群,检查系统状态,做即席查询
@ -33,28 +33,24 @@ TDengine的主要功能如下
由于 TDengine 充分利用了[时序数据特点](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/105.html)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: 由于 TDengine 充分利用了[时序数据特点](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/105.html)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:
- **[高性能](https://www.taosdata.com/fast)**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 - **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,存储空间不及通用数据库的1/10
- **[分布式](https://www.taosdata.com/scalable)**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 - **云原生**通过原生分布式的设计充分利用云平台的优势TDengine 提供了水平扩展能力具备弹性、韧性和可观测性支持k8s部署可运行在公有云、私有云和混合云上
- **[支持 SQL](https://www.taosdata.com/sql-support)**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 - **极简时序数据平台**TDengine 内建消息队列、缓存、流式计算等功能,应用无需再集成 Kafka/Redis/HBase/Spark 等软件,大幅降系统的复杂度,降低应用开发和运营维护成本
- **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 - **强大的分析能力**:支持 SQL同时为时序数据特有的分析提供SQL扩展。通过超级表、存储计算分离、分区分片、预计算、自定义函数等技术TDengine 具备强大的分析能力
- **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 - **简单易用**安装、集群几秒搞定无任何依赖提供REST以及各种语言连接器与众多第三方工具无缝集成提供命令行程序便于即席查询和管理提供导入导出等各种运维工具
- **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。 - **核心开源**TDengine 的核心代码包括集群功能全部开源,全球超过 135.9k 个运行实例GitHub Star 18.7kFork 4.4k,社区活跃。
- **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。
- **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 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
1. 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 1. 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
2. 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 2. 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
3. 因为其 All In One 的特性,系统复杂度降低,能降研发成本 3. 因为是一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
4. 因为运维维护简单,运营维护成本能大幅降低 4. 因为维护简单,运营维护成本能大幅降低
## 技术生态 ## 技术生态