TDengine Database开源项目里已经包含了性能对比测试的工具源代码。https://github.com/taosdata/TDengine/tests/comparisonTest，并基于这个开源的测试工具开展了TDengine和InfluxDB对比测试，TDengine和OpenTSDB对比测试，TDengine和Cassandra对比测试等一系列性能对比测试。为了更客观的对比TDengine和其他时序数据库（Time-Series Database）的性能差异，本项目采用由InfluxDB团队开源的性能对比测试工具来进行对比测试，相同的数据产生器，相同的测试用例，相同的测试方法，以保证测试的客观公平。
TDengine 是一种高性能的开源时序数据库，专门用于大规模数据的实时写入、存储和查询。它具有高效、稳定、可靠、灵活等特点，可在物联网、金融、工业互联网等领域应用中发挥巨大作用。TDengine 采用了自主研发的存储引擎 TAOS（Time Series Database for Autonomous and Optimized Systems），支持高并发的数据写入和查询，可以快速地处理亿级以上的数据量。此外，TDengine 提供了开放的 API 和丰富的生态工具链，可与多种数据分析、可视化工具集成，方便用户进行数据分析和挖掘。TDengine 还支持多种数据格式的存储，包括关系型、非关系型、半结构化等，可满足不同类型数据的存储和管理需求。
如果一艘快艇足够承载下你的所有货物到达彼岸，那么你不需要使用一艘轮船出行。产品设计和技术选型也是一样，我们经常会说：“我需要一个能够处理百万规模并发读写操作的，低延时，高可用的系统。” 如果按照这样的需求去设计系统，你可能得到的是一个设计复杂，代价昂贵的通用方案。但是如果仔细分析一下需求，你可能省略了需求背后的一些前提条件，比如真实的需求可能是这样的：“我需要一个能够处理百万规模的并发（只是理论峰值，平均情况小于10万并发）读写操作（读写比例1:9，只有追加写，没有修改操作）的低延时，高可用的（可以接受一定程度数据不一致性的）系统。” 那么你可能可以为这个特定的需求设计一个简单的，高效又低成本的系统。
本项目由涛思数据投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
TDengine 的设计是基于单个硬件、软件系统不可靠，基于任何单台计算机都无法提供足够计算能力和存储能力处理海量数据的假设进行设计的。因此 TDengine 从研发的第一天起，就按照分布式高可靠架构进行设计，是支持水平扩展的，这样任何单台或多台服务器发生硬件故障或软件错误都不影响系统的可用性和可靠性。同时，通过节点虚拟化并辅以自动化负载均衡技术，TDengine 能最高效率地利用异构集群中的计算和存储资源降低硬件投资。
本篇文章介绍SpringBoot项目集成TDengine后，如何通过MyBatis的mapper操作数据的增删改查，以及数据库，表的创建。
TDengine 是一款开源、高性能、云原生的时序数据库（Time Series Database, TSDB）, 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，基于C语言开发。
伴随新能源物联网的发展，生产、分配、消耗等各个方面由设备及传感器所产生的时序数据量越来越大，严重挑战传统的以关系型数据库为核心的解决方案，数据处理性能低下、数据架构臃肿、存储成本高昂等问题频发，如何应对大数据量下的数据存储、查询、分析，成为了能源企业目前迫切需要解决的难点，数字化转型升级迫在眉睫。我所在的公司江苏阿诗特作为一家具有20多年储能逆变器和户用储能研发能力的企业，在此背景下也开始探索数据架构升级的有效路径。
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。除本文档之外，欢迎 [下载产品白皮书](https://www.taosdata.com/downloads/TDengine White Paper.pdf)。
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。你可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它，简单又方便。
曾几何时，“万物互联”还只是人们对未来美好的设想和愿望。但随着物联网产业的快速进化，尤其是受到传统工业数字化转型浪潮的推动，接入物联网的设备总量已经呈井喷趋势。从路灯到电表，从生产线传感器到智能家居设备，物联网正深入到社会生产生活的方方面面，逐渐成为数字化经济时代关键的底层基础设施。
有一个需求是获取指定用户发送的最新的内容 , 这个时候需要使用group by分组功能
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。Rianbond擅长应用自动化管理 ，两者结合起来实现1+1大于2，本文详细讲述如何整合TDengine和Rainbond，并通过整合实现高效快捷，便利简洁。
小 T 导读：近年来，随着物联网技术和市场的快速发展、企业业务的加速扩张，时序数据的处理难题也越来越受到行业和企业的重视，时序场景下通用型数据库步履维艰，各种时序数据库产品应运而起。但是，做一个优质的时序数据库真的很容易吗？本篇文章将从数据库开发者的角度，解剖时序场景下的数据处理需求、分析时序数据库设计思路，给到读者一些硬核技术思考。
作为一名 Coder，你一定知道鼎鼎大名的 GitHub。这个拥有 143 万开发者的社区目前托管了 431 万个 git 项目，除了 Ruby on Rails、jQuery、Ruby、Erlang/OTP 等众多知名的开源项目外，近三年流行的开源库往往也都选择在 GitHub 首发，如：BootStrap、Node.js、CoffeScript 等。
SqlSugar 是一款 老牌 .NET 开源多库架构ORM框架 ，一套代码能支持多种数据库像Admin.net、Blog.Core、CoreShop等知名开源项目都采用了SqlSugar作为底层
TDengine采用数据驱动的方式让缓存中的数据写入硬盘进行持久化存储。当vnode中缓存的数据达到一定规模时，为了不阻塞后续数据的写入，TDengine也会拉起落盘线程将缓存的数据写入持久化存储。TDengine在数据落盘时会打开新的数据库日志文件，在落盘成功后则会删除老的数据库日志文件，避免日志文件无限制地增长。
如：select * from test where id-1=9;//错误的写法
早在 TDengine 还在开发阶段,就知道了它是主要运用在物联网领域的数据库。它的创始人是一位充满热情的资深程序员--陶建辉老师。很早以前在极客时间的一个直播上认识了这位老师，他对编程以及创业的热情深深的感染了我，也打破了那个“程序员只能干到 35 岁”的谬论。TDengine，便是陶老师创办的涛思数据的一个产品。
物联网平台里模块很多，但其中很重要的一块就是数据处理，包括采集、存储、查询、分析和计算，是整个物联网行业里面比较共性的部分，个性化程度不高。
导读：7月12日，涛思数据的TDengine物联网大数据平台宣布正式开源。涛思数据希望尽最大努力打造开发者社区，维护这个开源的商业模式，他们相信不将最核心的代码开源，任何软件都将无法赢得市场，希望与众多的开发者通过技术创新为物联网、工业互联网等行业提供全栈、高性能、低成本的大数据平台。涛思数据创始人陶建辉在本文中自述了开源的心路历程。
前几天，陶建辉对外正式宣布TDengine，一款专为物联网定制打造的大数据平台软件，正式开源。陶建辉将他和团队两年多的时间写下的10多万行C语言代码放在GitHub上，分享给全球的开发者。
RustDesk 是一款功能齐全的远程桌面应用，支持 Windows、macOS、Linux、iOS、Android、Web 等多个平台。支持 VP8 / VP9 / AV1 软件编解码器和 H264 / H265 硬件编解码器。完全掌控数据，轻松自建。P2P 连接，端到端加密。在 Windows 上可以非管理员不安装运行，根据需要在本地或远程提升权限。
PyTorch-Transformers是最新的一系列最先进的NLP库。它打败了之前各种NLP任务的基准。我真正喜欢pytorch-transformers的是它包含PyTorch实现，预训练模型权重和其他重要组件，可以帮助你快速入门。
–3、 –先去除重复,去除后的数据将重新插入新表中,即就得到了没有重复后的数据了—-
不知不觉间，2022 年的脚步已经走到了倒数第二个月。临近年末，我们对产品本身以及客户反馈的一些问题进行了持续的更新和优化，例如基线告警、数据服务平台新增 TDengine 数据源支持、行级权限根据用户属性实现动态赋权。
来源 | analyticsvidhya.com 【磐创AI导读】：让我们一起来看下近期热门的机器学习Github仓库，包括了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）与大数据等多个领域。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
【问题标题】：Excel VBA SQL Join Syntax ErrorExcel VBA SQL 连接语法错误 【发布时间】：2015-09-24 00:08:56 【问题描述】：
使用Docker 快速体验TDengine的官方文档地址如下：https://www.taosdata.com/cn/documentation/getting-started/docker ，按照这个操作，外部的应用程序连不上TDengine，这里记录下体验的完整结果。
FreeSWITCH是一个开源、高性能的多协议的媒体引擎和通信平台。TDengine是一个开源、高性能、分布式，支持SQL的时序数据库。
众所周知，标准SAP系统里，ME51N创建采购申请界面里，物料组字段是必输字段。对于有物料号的采购申请，物料组信息从物料主数据里带过来，不用业务人员输入；对于无物料号的采购申请，物料组字段则是一个必输字段。
谈起他最近将要发布的一篇推文主题，涛思数据CEO陶建辉笑称，世界500强高科技公司的CEO也得写代码。作为一个50多岁还在写代码的“10倍工程师”，他在最近开源的TDengine 2.0版中又写了超1万行代码。
看到了DelayedAutoStart和AutoStartDelay有关的很多文档，没有一篇是正确的
2020年8月3日，涛思数据团队正式宣布，物联网大数据平台TDengine集群版开源。此次开源，我们在GitHub上传了23.9万行源代码，1198个源文件，包含我自己疫情期间写的一万余行C代码，终于又了却我一个心愿，不用再纠结。我们一个18人的团队，通过三年的努力，为全球物联网、工业互联网、车联网行业奉献了一个开源的、具有超强性能和分布式集群功能的专业大数据平台。
近年来，物联网（IoT）和人工智能（AI）相关的技术取得了巨大的发展，逐渐成为了引领智能时代的重要动力。调研发现，物联网的核心理念是通过连接设备和传感器，实现物理世界与数字世界的无缝交互。而AI作为物联网的重要驱动力，通过分析和理解大量的数据，赋予物联网设备智能和决策能力。通过行业间的交叉融合，能够驱动不同场景的快速落地（工业4.0、元宇宙、智慧医疗以及智能城市等），最终为人们提供更好的生活体验，给企业带来潜在的经济效益。
看过很多压缩相关的技术文章，大家都在讲各种压缩算法的技术实现原理及各压缩算法之间的压缩率的对比，哪个压缩算法好等等。这些技术文章非常好，可以指引我们在技术上不断钻研。本文将从另外一个大家讲的还比较少的角度，和大家一起探讨下如何在产品中使用好压缩算法。
GROUP_CONCAT([DISTINCT] column_name [ORDER BY 序字段 ASC/DESC] [SEPARATOR '分隔符'])
7月12日一款叫做TDengine的时序数据库项目在GitHub上开源了，这个项目一经发布就稳稳占据了GitHub排行榜的C位，目前TdEngine已经累积了5000多个star,并且连续一周排在上升榜首位。而且你要知道TdEngine的开发语言并不是火热的Python或JAVA，而是C语言。C语言无巧可取，虽见功夫，但是代码比较难读，能引发如此的关注绝对堪称奇迹，在我印象中即使是Mysql也没有达到如此的热度。
还是结合上一阶段的工作，为TPS满足合同里的要求，预研数据库切换为TDengine。所以查看数据的工具我得能连上去看，习惯了Dbeaver，所以先把Dbeaver整的能连接使用。
tdengine是国内涛思数据开源的一款高性能时序数据库，尤其针对物联网应用领域，大部分采用C++语言开发，所以不存在类似cassandra的GC问题，涛思官网对自家产品与其他几款时序数据库做了比较详尽的性能对比，详见：文档 | 涛思数据
查看CLLocationManager的授权状态: [CLLocationManager authorizationStatus
java中的泛型是防止错误输入的，只在编译时刻起作用 package com.tsh.reflect; import java.lang.reflect.Method; import java.util.ArrayList; public class ReflectDemo { public static void main(String[] args) { ArrayList list=new ArrayList(); ArrayList<String> l
正文之前 昨天下午写了篇 Mysql学习小计，结果出乎意料的受欢迎？变相刺激了我多写点 Mysql？好吧，如尔所愿。我晚上反正还不知道学点啥，就把今天看的那个菜鸟教程学完吧，到时候估计一点了，就可以睡了。 正文 ---- Mysql 排序 select field1, field2,...fieldN table_name1, table_name2 order by field1, [field2...] [ASC [DESC]] 你可以使用任何字段来作为排序的条件，从而返回排序后的查询结果。 你
近日，EMQX 开源版 v4.3.17、v4.3.18、v4.4.6、v4.4.7，与企业版 v4.3.12、v4.3.13、v4.4.6、v4.4.7 八个维护版本正式发布。
Auth Guard 该系统的大部分页面都应该是用户登陆以后才可以看见, 没有登陆的话直接应该跳转到登陆页面. 首先建立authguard: ng g g guards/auth 代码: import { Injectable } from '@angular/core'; import { CanActivate, ActivatedRouteSnapshot, RouterStateSnapshot, Router } from '@angular/router'; import { Observabl
今天，数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了，这点对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能，这并不只是DBA才需要担心的事，而这更是我们程序员需要去关注的事情。当我们去设计数据库表结构，对操作数据库时（尤其是查表时的SQL语句），我们都需要注意数据操作的性能。这里，我们不会讲过多的SQL语句的优化，而只是针对MySQL这一Web应用最多的数据库。希望下面的这些优化技巧对你有用。
---- 新智元报道 来源：爱倒腾的程序员 【新智元导读】两周前，涛思数据正式宣布完成B轮4700万美元融资。一个40人的的团队，四年的时间，前后共获得了来自红杉、经纬、GGV、明势等近7000万美元的投资，估值已超3亿美元，人均估值超5000万RMB。消息公布后，迎来很多惊叹。我自己，一个53岁的程序员，更是感慨万分。我本已到游山玩水的年龄，却凭自己2017年初写的一万八千多行程序，开启了第三次创业之旅，而且持续获得资本的青睐，得以继续折腾，追寻自己的梦想。周末得闲，总结一下自己的心路历程，与大
本文将会分享近期发布的七大GitHub机器学习项目。这些项目广泛覆盖了机器学习的各个领域，包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉、大数据等。
小伙伴们在进行SQL排序时，都能很自然的使用到ORDER BY。不管是默认ASC的升序，还是DESC降序，几乎都是信手拈来。
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