Apache IoTDB进行IoT相关开发实践
IoTDB是专为物联网(IoT)设计的开源时间序列数据库，提供数据收集、存储、管理和分析。它支持高效的数据写入、查询，适用于处理大规模物联网数据，包括流数据、时间序列等。IoTDB采用轻量级架构，可与Hadoop和Spark集成，支持多种存储策略，确保数据安全和高可用性。此外，它还具有InfluxDB协议适配器，允许无缝迁移和兼容InfluxDB的API和查询语法，简化物联网项目的数据管理。随着物联网设备数量的快速增长，选择适合的数据库如IoTDB对于数据管理和分析至关重要。
实时计算 Flink版产品使用问题之如何对CDC数据进行窗口分组和聚合操作
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架，广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器，提供了一套全面的解决方案，以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点，使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
什么是时序数据库
【7月更文挑战第7天】时序数据库专注存储按时间排序的数据，用于实时监控与分析指标趋势。
性能测试：主流性能监控工具介绍
Linux系统中，`vmstat`和`top`提供基本监控；Nmon是实时性能分析工具，轻量且功能丰富；Collectd+InfluxDB+Grafana组合用于系统数据收集、存储和可视化；Prometheus+Grafana则提供灵活的监控和定制化仪表板。这些工具帮助企业监控系统性能，及时发现和解决问题。
荣誉加身！陶建辉被授予 GDOS 全球数据库及开源峰会荣誉顾问
**第二十三届 GOPS 全球运维大会暨 XOps 峰会在京召开，聚焦开源数据库与技术创新。涛思数据CEO陶建辉获GDOS全球数据库及开源峰会荣誉顾问称号，因其在TDengine数据库的开源与研发上的贡献。TDengine，高性能时序数据库，已在多个行业广泛应用，推动数据库技术发展。陶建辉将持续为开源生态和行业创新贡献力量。
如何提升写入效率？Schemaless 写入性能优化实践分享
TDengine 是一款时序数据库，其Schemaless模式适应物联网数据动态变化。通过分析火焰图，发现parser和insert操作是性能瓶颈。优化措施包括减少标签解析、排序和子表生成的重复执行，提前判断schema变更，改进数据插入方法，减少内存分配和拷贝。通过这些优化，如在3.0版本中，line协议性能提升了2.5倍，telnet提升2倍，json提升近5倍。使用工具如火焰图和perf进行性能分析，以识别和解决瓶颈，实现性能提升。
一个土木工程专业背景的开发者，讲述开源带给他的力量
**谭雪峰在TDengine Open Day分享开源经历，揭示程序员如何通过开源项目成长。自学成才的他，从土木工程转行编程，借助开源社区学习、贡献代码，参与TDengine HiveMQ挑战赛获胜，最终加入涛思数据。开源不仅提升代码质量、提供实战经验，也拓宽技术视野，助力个人品牌建立，促进开发者、项目和社区的共赢。程序员通过参与开源，能从代码编写者转变为问题解决者和工具创造者。**