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wade zhang 2023-08-30 14:43:45 +08:00 committed by GitHub
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@ -10,7 +10,7 @@ TDengine 充分利用了时序数据的特点,提出了“一个数据采集
如果你是开发工程师,请一定仔细阅读[开发指南](./develop)一章,该部分对数据库连接、建模、插入数据、查询、流式计算、缓存、数据订阅、用户自定义函数等功能都做了详细介绍,并配有各种编程语言的示例代码。大部分情况下,你只要复制粘贴示例代码,针对自己的应用稍作改动,就能跑起来。
我们已经生活在大数据时代,纵向扩展已经无法满足日益增长的业务需求,任何系统都必须具有水平扩展的能力,集群成为大数据以及 Database 系统的不可缺失功能。TDengine 团队不仅实现了集群功能,而且将这一重要核心功能开源。怎么部署、管理和维护 TDengine 集群,请仔细参考[部署集群](./deployment)一章。
我们已经生活在大数据时代,纵向扩展已经无法满足日益增长的业务需求,任何系统都必须具有水平扩展的能力,集群成为大数据以及 Database 系统的不可缺失功能。TDengine 团队不仅实现了集群功能,而且将这一重要核心功能开源。怎么部署、管理和维护 TDengine 集群,请仔细参考[部署集群]一章。
TDengine 采用 SQL 作为查询语言,大大降低学习成本、降低迁移成本,但同时针对时序数据场景,又做了一些扩展,以支持插值、降采样、时间加权平均等操作。[SQL 手册](./taos-sql)一章详细描述了 SQL 语法、详细列出了各种支持的命令和函数。