From e1a8d7a5f0a911c06c7468fed8e53cfccd9e0c50 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Liu Jicong Date: Fri, 12 Aug 2022 20:21:21 +0800 Subject: [PATCH] Update index.md --- docs/zh/07-develop/index.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/zh/07-develop/index.md b/docs/zh/07-develop/index.md index 0393a87ab2..4d0f3c3cea 100644 --- a/docs/zh/07-develop/index.md +++ b/docs/zh/07-develop/index.md @@ -7,7 +7,7 @@ title: 开发指南 2. 根据自己的应用场景，确定数据模型。根据数据特征，决定建立一个还是多个库；分清静态标签、采集量，建立正确的超级表，建立子表。 3. 决定插入数据的方式。TDengine支持使用标准的SQL写入，但同时也支持schemaless模式写入，这样不用手工建表，可以将数据直接写入。 4. 根据业务要求，看需要撰写哪些SQL查询语句。 -5. 如果你要基于时序数据做实时的统计分析，包括各种监测看板，那么建议你采用TDengine的连续查询功能，而不用上线Spark, Flink等复杂的流式计算系统。 +5. 如果你要基于时序数据做轻量级的实时统计分析，包括各种监测看板，那么建议你采用 TDengine 3.0 的流式计算功能，而不用额外部署 Spark, Flink 等复杂的流式计算系统。 6. 如果你的应用有模块需要消费插入的数据，希望有新的数据插入时，就能获取通知，那么建议你采用TDengine提供的数据订阅功能，而无需专门部署Kafka或其他消息队列软件。 7. 在很多场景下(如车辆管理)，应用需要获取每个数据采集点的最新状态，那么建议你采用TDengine的cache功能，而不用单独部署Redis等缓存软件。 8. 如果你发现TDengine的函数无法满足你的要求，那么你可以使用用户自定义函数来解决问题。