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TDengine文档
TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台，专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。您可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它，但建议您在使用前仔细阅读一遍下面的文档，特别是数据模型与数据建模一节。除本文档之外，欢迎[下载产品白皮书](https://www.taosdata.com/downloads/TDengine White Paper.pdf)。如需查阅TDengine 1.6 文档，请点击这里访问。
TDengine介绍
- TDengine 简介及特色
- TDengine 适用场景
立即开始
- 快捷安装：可通过源码、安装包或docker安装，三秒钟搞定
- 轻松启动：使用systemctl 启停TDengine
- 命令行程序TAOS：访问TDengine的简便方式
- 极速体验：运行示例程序，快速体验高效的数据插入、查询
数据模型和整体架构
- 数据模型：关系型数据库模型，但要求每个采集点单独建表
- 集群与基本逻辑单元：吸取NoSQL优点，支持水平扩展，支持高可靠
- 存储模型与数据分区、分片：标签数据与时序数据完全分离，按vnode和时间两个维度对数据切分
- 数据写入与复制流程：先写入WAL、之后写入缓存，再给应用确认，支持多副本
- 缓存与持久化：最新数据缓存在内存中，但落盘时采用列式存储、超高压缩比
- 数据查询：支持各种函数、时间轴聚合、插值、多表聚合
数据建模
高效写入数据
- SQL写入：使用SQL insert命令向一张或多张表写入单条或多条记录
- Telegraf写入：配置Telegraf, 不用任何代码，将采集数据直接写入
- Prometheus写入：配置Prometheus, 不用任何代码，将数据直接写入
- EMQ X Broker：配置EMQ X，不用任何代码，就可将MQTT数据直接写入
高效查询数据
高级功能
- 连续查询(Continuous Query)：基于滑动窗口，定时自动的对数据流进行查询计算
- 数据订阅(Publisher/Subscriber)：象典型的消息队列，应用可订阅接收到的最新数据
- 缓存(Cache)：每个设备最新的数据都会缓存在内存中，可快速获取
- 报警监测：根据配置规则，自动监测超限行为数据，并主动推送
连接器
- C/C++ Connector：通过libtaos客户端的库，连接TDengine服务器的主要方法
- Java Connector(JDBC)：通过标准的JDBC API，给Java应用提供到TDengine的连接
- Python Connector：给Python应用提供一个连接TDengine服务器的驱动
- RESTful Connector：提供一最简单的连接TDengine服务器的方式
- Go Connector：给Go应用提供一个连接TDengine服务器的驱动
- Node.js Connector：给node应用提供一个链接TDengine服务器的驱动
与其他工具的连接
- Grafana：获取并可视化保存在TDengine的数据
- Matlab：通过配置Matlab的JDBC数据源访问保存在TDengine的数据
- R：通过配置R的JDBC数据源访问保存在TDengine的数据
TDengine集群的安装、管理
- 安装：与单节点的安装一样，但要设好配置文件里的参数first
- 节点管理：增加、删除、查看集群的节点
- mnode的管理：系统自动创建、无需任何人工干预
- 负载均衡：一旦节点个数或负载有变化，自动进行
- 节点离线处理：节点离线超过一定时长，将从集群中剔除
- Arbitrator：对于偶数个副本的情形，使用它可以防止split brain
TDengine的运营和维护
- 容量规划：根据场景，估算硬件资源
- 容错和灾备：设置正确的WAL和数据副本数
- 系统配置：端口，缓存大小，文件块大小和其他系统配置
- 用户管理：添加、删除TDengine用户，修改用户密码
- 数据导入：可按脚本文件导入，也可按数据文件导入
- 数据导出：从shell按表导出，也可用taosdump工具做各种导出
- 系统监控：检查系统现有的连接、查询、流式计算，日志和事件等
- 文件目录结构：TDengine数据文件、配置文件等所在目录
TAOS SQL
- 支持的数据类型：支持时间戳、整型、浮点型、布尔型、字符型等多种数据类型
- 数据库管理：添加、删除、查看数据库
- 表管理：添加、删除、查看、修改表
- 超级表管理：添加、删除、查看、修改超级表
- 标签管理：增加、删除、修改标签
- 数据写入：支持单表单条、多条、多表多条写入，支持历史数据写入
- 数据查询：支持时间段、值过滤、排序、查询结果手动分页等
- SQL函数：支持各种聚合函数、选择函数、计算函数，如avg, min, diff等
- 时间维度聚合：将表中数据按照时间段进行切割后聚合，降维处理
TDengine的技术设计
- 系统模块：taosd的功能和模块划分
- 数据复制：支持实时同步、异步复制，保证系统的High Availibility
- 技术博客：更多的技术分析和架构设计文章
常用工具
TDengine与其他数据库的对比测试
- 用InfluxDB开源的性能测试工具对比InfluxDB和TDengine
- TDengine与OpenTSDB对比测试
- TDengine与Cassandra对比测试
- TDengine与InfluxDB对比测试
- TDengine与InfluxDB、OpenTSDB、Cassandra、MySQL、ClickHouse等数据库的对比测试报告
##物联网大数据