时序数据库TDengine + MQTT ：车联网时序数据库如何高效接入
现代新能源汽车配备大量传感器，产生海量数据需上报至车联网平台。TDengine作为时序大数据平台，支持MQTT协议，可轻松实现车辆状态、位置及用户行为数据的实时采集与分析，提升驾驶体验和安全保障。通过简单的Web界面配置，无需编写代码，即可完成从MQTT到TDengine的数据接入。整个过程包括注册TDengine Cloud、创建数据库、安装代理插件、新增数据源、配置解析规则等步骤，快速实现数据同步。
时序数据库TDengine 3.3.5.0 发布：高并发支持与增量备份功能引领新升级
TDengine 3.3.5.0 版本正式发布，带来多项更新与优化。新特性包括提升 MQTT 稳定性和高并发性能、新增 taosX 增量备份与恢复、支持 JDBC 和 Rust 连接器 STMT2 接口、灵活配置 Grafana Dashboard 等。性能优化涵盖查询内存管控、多级存储迁移、强密码策略等，全面提升时序数据管理的效率和可靠性。欢迎下载体验并提出宝贵意见。
工业公辅车间数智化节能头部企业，蘑菇物联选择 TDengine 升级 AI 云智控
在工业节能和智能化转型的浪潮中，蘑菇物联凭借其自研的灵知 AI 大模型走在行业前沿，为高能耗设备和公辅能源车间提供先进的 AI 解决方案。此次采访聚焦于蘑菇物联与 TDengine 的合作项目，通过 AI 云智控平台的建设，双方携手推动制造工厂的能源数智化管理，助力企业实现节能降碳。在本文中，我们将深入探讨蘑菇物联选择 TDengine 的原因、项目实施中的挑战与解决方案，以及合作视角下双方的未来愿景。
从建模到运维：联犀如何完美融入时序数据库 TDengine 实现物联网数据流畅管理
本篇文章是“2024，我想和 TDengine 谈谈”征文活动的三等奖作品。文章从一个具体的业务场景出发，分析了企业在面对海量时序数据时的挑战，并提出了利用 TDengine 高效处理和存储数据的方法，帮助企业解决在数据采集、存储、分析等方面的痛点。通过这篇文章，作者不仅展示了自己对数据处理技术的理解，还进一步阐释了时序数据库在行业中的潜力与应用价值，为读者提供了很多实际的操作思路和技术选型的参考。
TDengine vs InfluxDB：谁的“流式计算”功能是真的？
随着物联网、车联网、工业物联网等领域的快速发展，时序数据的处理需求也在不断增加。为了满足这一需求，时序数据库应运而生，为高频数据写入和实时分析提供了强有力的支持。在这一领域，TDengine 和 InfluxDB 是两大领先的解决方案。尽管两者都具有强大的时序数据处理能力，但在流式计算方面，二者存在显著差异。