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1 ⼤数据时代的挑战
随着移动互联网的普及，数据通讯成本的急剧下降，以及各种低成本的传感技术和智
能设备的出现，除传统的手机、计算机在实时采集数据之外，从手环、共享自行车、
出租车、智能电表、环境监测设备到电梯、大型设备、工业生产线等都在源源不断的
产生海量的实时数据发往云端。这些海量数据是企业宝贵的财富，能够帮助企业实时
监控业务或设备的运行情况，生成各种维度的报表，而且通过大数据分析和机器学
习，对业务进行预测和预警，帮助企业进行科学决策、节约成本并创造新的价值。
仔细研究发现，所有机器、设备、传感器、以及交易系统所产生的数据都是时序的，
而且很多还带有位置信息。这些数据具有明显的特征，1: 数据是时序的，一定带有时
间戳；2：数据是结构化的；3: 数据极少有更新或删除操作；4：无需传统数据库的事
务处理；5：相对互联网应用，写多读少；6：用户关注的是一段时间的趋势，而不是
某一特点时间点的值；7: 数据是有保留期限的；8：数据的查询分析一定是基于时间
段和地理区域的；9：除存储查询外，还往往需要各种统计和实时计算操作；10：数
据量巨大，一天采集的数据就可以超过 100 亿条。
看似简单的事情，但由于数据记录条数巨大，导致数据的实时写入成为瓶颈，查询分
析极为缓慢，成为新的技术挑战。传统的关系型数据库或 NoSQL 数据库以及流式计
算引擎由于没有充分利用这些数据的特点，性能提升极为有限，只能依靠集群技术，
投入更多的计算资源和存储资源来处理，企业运营维护成本急剧上升。
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TDengine 特点
TDengine 正是涛思数据面对这一高速增长的物联网大数据市场和技术挑战推出的创
新性的大数据处理产品，它不依赖任何第三方软件，也不是优化或包装了一个开源的
数据库或流式计算产品，而是在吸取众多传统关系型数据库、NoSQL 数据库、流式
计算引擎、消息队列等软件的优点之后自主开发的产品，在时序空间大数据处理上，
有着自己独到的优势。
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