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产品简介
TDengine 是一款高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库 (Database)，其核心代码，包括集群功能全部开源（开源协议，AGPL v3.0）。TDengine 能被广泛运用于物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、金融等领域。除核心的时序数据库 (Database) 功能外，TDengine 还提供缓存、数据订阅、流式计算等大数据平台所需要的系列功能，最大程度减少研发和运维的复杂度。
本章节介绍TDengine的主要功能、竞争优势、适用场景、与其他数据库的对比测试等等，让大家对TDengine有个整体的了解。
优势
能保证一个采集点的数据在存储介质上是以块为单位连续存储的。如果读取一个时间段的数据，它能大幅减少随机读取操作，成数量级的提升读取和查询速度。
由于不同采集设备产生数据的过程完全独立，每个设备的数据源是唯一的，一张表也就只有一个写入者，这样就可采用无锁方式来写，写入速度就能大幅提升。
对于一个数据采集点而言，其产生的数据是时序的，因此写的操作可用追加的方式实现，进一步大幅提高数据写入速度。
主要功能
TDengine 的主要功能如下：
- 写入数据，支持
SQL 写入
无模式（Schemaless）写入，支持多种标准写入协议
InfluxDB Line 协议
OpenTSDB Telnet 协议
OpenTSDB JSON 协议
与多种第三方工具的无缝集成，它们都可以仅通过配置而无需任何代码即可将数据写入 TDengine
Telegraf
Prometheus
StatsD
collectd
Icinga2
TCollector
EMQX
HiveMQ
查询数据，支持
标准 SQL，含嵌套查询
时序数据特色函数
时序数据特色查询，例如降采样、插值、累加和、时间加权平均、状态窗口、会话窗口等
用户自定义函数（UDF）
缓存，将每张表的最后一条记录缓存起来，这样无需 Redis 就能对时序数据进行高效处理
流式计算（Stream Processing），TDengine 不仅支持连续查询，还支持事件驱动的流式计算，这样在处理时序数据时就无需 Flink 或 Spark 这样流式计算组件
数据订阅，应用程序可以订阅一张表或一组表的数据，提供与 Kafka 相同的 API，而且可以指定过滤条件
可视化
支持与 Grafana 的无缝集成
支持与 Google Data Studio 的无缝集成
集群
集群部署，可以通过增加节点进行水平扩展以提升处理能力
可以通过 Kubernetes 部署 TDengine
通过多副本提供高可用能力
管理
监控运行中的 TDengine 实例
多种数据导入方式
多种数据导出方式
工具
提供交互式命令行程序（CLI），便于管理集群，检查系统状态，做即席查询
提供压力测试工具 taosBenchmark，用于测试 TDengine 的性能
编程
提供各种语言的连接器（Connector）: 如 C/C++、Java、Go、Node.js、Rust、Python、C# 等
支持 REST 接口
安装过程
一、下载安装包
因为公司已经在180上部署了,3.0的服务端,所以这里只下载3.0的服务端就可以了
输入邮箱,会将下载地址通过邮件发送给你
二、安装时,全部选择默认,下一步下一步就可以
三、安装完后,可能会遇到的一些问题及解决方案
3.1 客户端和服务端不在一起 hosts需要修改
目录C:\Windows\System32\drivers\etc下的 hosts
修改对应路径 和名
3.2连接如果还是提示版本不一致
检查C:\Windows\System32该目录下是否有taos.dll文件
有的话 删除
从C:\TDengine\driver目录下复制taos.dll文件到C:\Windows\System32目录
3.3连接成功
如果本地安装了客户端也可以直接进行访问时序数据TDengine数据
这里以mac端为例：
输入命令：taos -h 192.168.7.180
taos 为连接成功
和mysql语法一样
show databases; 进行展示数据库
先用 use hltdengine
show tables 展示全部的表
展示全部超级表：
四、idea集成TDengine
4.1点击 Driver
4.2
引入jar包
3.0及以上版本 需要引入两个jar包
4.3
class 选择TSDBDriver
4.4 点击 apply
4.5创建时序数据库连接
五、时序数据库集成到Dbever客户端
5.1新建驱动
5.2 填写对应内容
5.3点击添加文件 引入对应的jar包
5.4驱动类
5.5 点击新建连接 , 找到你添加的驱动
5.6 填上url 等属性 , 点击测试连接 连接成功后,点击确定
