TDengine × Power BI：高频数据也能秒级响应

你是否遇到过这样的情况：花了几个小时搭建好 Power BI 报表，控件也拖好了，样式也调好了，却发现页面卡得像 PPT，数据更新慢得像在看回放？其实，这不是你的错——时序数据的高频、高量、复杂结构，让传统数据库频频“掉链子”，再加上可视化工具对数据结构、维度和聚合的依赖，一不小心就成了“拼图地狱”。

1

为什么用 TDengine + Power BI？

• 存储强，查询快：TDengine 支持千万级写入与毫秒级查询，再多的数据也能“秒响应”；Power BI 则可用自定义 SQL 精准抓取每一条趋势。

• 天然适配时序分析：原生支持窗口函数和降采样，比如“每小时平均温度”“每日能耗对比”等常见分析，一行 SQL 就能搞定。

• 连接简单、无代码上手：通过 #ODBC 连接 Power BI，无需开发，只需配置一次数据源，就能自由拖拽字段生成图表。

举个例子：用 #taosBenchmark 模拟 1000 块电表的数据，每秒采集一次，三天就有 2.5 亿条记录。通过 TDengine 进行窗口切分与聚合分析，结合 Power BI 即可快速生成用电趋势、电压波动、电流异常等图表，实现对关键指标的实时可视化洞察。

这样一来，我们的业务数据不仅“看得见”，更能“看得懂”。

2

三步搞定集成，轻松启用时序报表！

无需繁琐配置，照着下面这三步动手试试，轻松体验时序数据的可视化魅力：

① 环境准备

• 安装并运行 TDengine（3.3.4.0+ 版本）与 taosAdapter

• 安装 TDengine 的 ODBC 驱动

② 配置连接

• 打开 Windows 的 ODBC 数据源管理器，配置连接信息（如服务器、端口、用户名等）

• 在 Power BI 中选择“ODBC”作为数据源，连接刚刚配置的 TDengine

③ 数据导入与建模

• 使用 SQL 查询标签维度、降采样后的聚合数据、日期表等

• 建立维度与度量之间的关联关系

• 拖拽字段，制作报表，打造你专属的时序数据交互仪表盘

详细教程见：https://docs.taosdata.com/third-party/bi/powerbi/

3

让时序数据，成为可见的力量

数据的价值，不在于存了多少，而在于能不能看懂、用起来。TDengine 与 Power BI 的集成，就是为了让你的时序数据，不再只是“冷冰冰的数字堆”，而是“看得见、用得上”的决策依据。欢迎试一试这套方案，把那些“藏在日志里”的趋势和细节，统统展示出来。