TDengine 已經支持工業英特爾? 邊緣洞見軟件包
TAOS Data
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技術(shu)文(wen)章 - 時序數據庫
數據就是財富，通過對時序數據進行全方位的分析，有可能挖掘出對業務決策很有幫助的信息，從而進一步創造價值、提升效率。 EII 可以在 Docker 上運行，以便將基礎設施與應用程序分開，讓用戶能夠更快地進行開發。
數據同步工具 DataX 已經正式支持讀寫 TDengine
TAOS Data
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技術文章 - 時序數據庫(ku)
DataX 是由阿里云開源的離線數據同步工具/平臺，目前已經支持多種主流異構數據源在內的高效的數據互相同步功能。我們的研發團隊完成了 TDengine 的適配，相關代碼已被 DataX 官方接受并合并到主干中。
TDengine 連接器上線 Google Data Studio 應用商店
Shuduo Sang
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Chinese, 技術(shu)文章 - 時序(xu)數據庫
Google Data Studio 是一個強大的報表可視化工具，它提供了豐富的數據圖表和數據連接，可以非常方便地按照既定模板生成報表。因其簡便易用和生態豐富而在數據分析領域得到一眾數據科學家的青睞。
TDengine 社區問題雙周精選 | 第二期
Yu Chen
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技(ji)術文章 - 時序(xu)數(shu)據庫
為防止過多的共性問題困擾大家，方便大家學習、吸收經驗，我們會對近期社區內用戶遇到的共性問題進行精選、匯總，給大家分享，這是此專欄的第二期內容。
正式上架！TDengine 插件入駐 Grafana 官網
Shuduo Sang
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技術文章 - 時序數據庫, 精選
為了更方便用戶使用 TDengine + Grafana 這個組合，在 TDengine 和 Grafana 兩個團隊的協作之下，TDengine 插件正式上架 Grafana 官網！用戶可以直接搜索安裝該插件，不用編輯 Grafana 配置文件了。
時序數據是如何被壓縮的？具體有哪些可選擇的壓縮算法？
Li Hui
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技術(shu)文章 - 時序數據庫
壓縮算法的目的主要是為了減少存儲空間或傳輸帶寬，通過把原始數據轉換成比原始格式更緊湊的形式，來提高數據的傳輸、存儲和處理效率。具體來說，數據壓縮的流程是怎樣的？時序數據庫中常見的數據編碼和壓縮算法又有哪些呢？本篇文章將會從具體實踐出發進行經驗分享。
增強更新功能，加入刪除功能，TDengine 引入重大更新
TAOS Data
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技術文(wen)章 - 時序數(shu)據庫
隨著 TDengine 的應用越來越廣泛，有些應用場景下，客戶提出了更新和刪除數據的需求。為滿足這些客戶的需求，TDengine 2.6 企業版提供了數據更新和刪除功能。
TDengine 離線升級流程
Yu Chen
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技術文章 - 時序數據庫
TDengine 2.6 版本已經正式發布，有不少用戶在此時會有升級的需求，本篇文章詳細講解了 TDengine 的升級流程。以 2.0.16 為分界線，升級步驟稍有不同，在閱讀具體升級步驟前，請注意檢查自己的數據庫服務版本。
分布式數據庫下子查詢和 Join 等復雜 SQL 如何實現？
Yao Liu
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技術文章 - 時(shi)序數據(ju)庫(ku)
在使用或者實現分布式數據庫（Distributed Database）時，會面臨把一個表的數據按照一定的策略分散到各個數據庫節點上的情況，隨之而來的是多節點數據查詢復雜性的問題，例如 Join 和子查詢。本文將會為你解讀分布式數據庫下子查詢和 Join 等復雜 SQL 如何實現，來幫助你更好地解決上述問題。
TDengine 2.6 正式發布，新增大量計算函數
TAOS Data
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技術文章 - 時序數據庫
經過研發同學的不懈努力，TDengine 2.6 版本正式發布了。該版本帶來眾多新特性，一方面是優化了 SQL 語法，一方面是增加了大量的計算函數，以支持用戶的更多使用場景。該版本還修復了之前版本存在的一些 bug。
