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Shengliang Guan 2024-10-30 15:56:14 +08:00 committed by GitHub
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TDengine 是一款[开源](https://www.taosdata.com/tdengine/open_source_time-series_database)、[高性能](https://www.taosdata.com/fast)、[云原生](https://www.taosdata.com/tdengine/cloud_native_time-series_database)的<a href="https://www.taosdata.com/" data-internallinksmanager029f6b8e52c="2" title="时序数据库" target="_blank" rel="noopener">时序数据库</a><a href="https://www.taosdata.com/time-series-database" data-internallinksmanager029f6b8e52c="9" title="Time Series DataBase" target="_blank" rel="noopener">Time Series Database</a>, <a href="https://www.taosdata.com/tsdb" data-internallinksmanager029f6b8e52c="8" title="TSDB" target="_blank" rel="noopener">TSDB</a>, 它专为物联网、车联网、工业互联网、金融、IT 运维等场景优化设计。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能,能大幅减少系统设计的复杂度,降低研发和运营成本,是一款极简的时序数据处理平台。本文档是 TDengine 的用户手册,主要是介绍 TDengine 的基本概念、安装、使用、功能、开发接口、运营维护、TDengine 内核设计等等,它主要是面向架构师、开发工程师与系统管理员的。如果你对时序数据的基本概念、价值以及其所能带来的业务价值尚不了解,请参考[时序数据基础](./concept)
TDengine 充分利用了时序数据的特点,提出了“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念,设计了创新的存储引擎,让数据的写入、查询和存储效率都得到极大的提升。为正确理解并使用 TDengine无论如何,请您仔细阅读[数据模型](./basic/model)一章。
TDengine 充分利用了时序数据的特点,提出了“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念,设计了创新的存储引擎,让数据的写入、查询和存储效率都得到极大的提升。为正确理解并使用 TDengine无论你在工作中是什么角色,请您仔细阅读[数据模型](./basic/model)一章。
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。对 REST API、各种编程语言的连接器Connector想做更多详细了解的话请看[连接器](./reference/connector)一章。
@ -16,6 +16,8 @@ TDengine 采用 SQL 作为查询语言,大大降低学习成本、降低迁移
如果你是系统管理员,关心安装、升级、容错灾备、关心数据导入、导出、配置参数,如何监测 TDengine 是否健康运行,如何提升系统运行的性能,请仔细参考[运维指南](./operation)一章。
如果你对数据库内核设计感兴趣,或是开源爱好者,建议仔细阅读[技术内幕](./tdinterna)一章。该章从分布式架构到存储引擎、查询引擎、数据订阅再到流计算引擎都做了详细阐述。建议对照文档查看TDengine在GitHub的源代码对TDengine的设计和编码做深入了解更欢迎加入开源社区贡献代码。
最后,作为一个开源软件,欢迎大家的参与。如果发现文档有任何错误、描述不清晰的地方,请在每个页面的最下方,点击“编辑本文档”直接进行修改。
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