由于 TDengine 充分利用了時(shí)序數(shù)據(jù)特點(diǎn)，比如結(jié)構(gòu)化、很少刪除或更新、寫多讀少等，因此與其他時(shí)序數(shù)據(jù)庫相比，TDengine 有以下特點(diǎn)：

• 高性能：充分利用時(shí)序大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，TDengine 設(shè)計(jì)了新穎的存儲(chǔ)引擎，大幅提升了數(shù)據(jù)的寫入和查詢速度，同時(shí)也大幅提高了數(shù)據(jù)壓縮率。相對(duì)通用數(shù)據(jù)庫，讀、寫、數(shù)據(jù)壓縮性能至少高十倍以上；TSBS 基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果顯示，相對(duì)于InfluxDB、TimescaleDB，性能也是遠(yuǎn)超。TDengine 還是唯一一個(gè)解決了時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的高基數(shù)難題的時(shí)序數(shù)據(jù)庫，支持上億數(shù)據(jù)采集點(diǎn)，并在數(shù)據(jù)插入、查詢和數(shù)據(jù)壓縮上遠(yuǎn)勝其他時(shí)序數(shù)據(jù)庫。
• 極簡(jiǎn)時(shí)序數(shù)據(jù)平臺(tái)：TDengine 內(nèi)建緩存、流式計(jì)算和數(shù)據(jù)訂閱等功能，為時(shí)序數(shù)據(jù)的處理提供了極簡(jiǎn)的解決方案，從而大幅降低了業(yè)務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)復(fù)雜度和運(yùn)維成本。
• 云原生：通過原生的分布式設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分片和分區(qū)、存算分離、RAFT 協(xié)議、Kubernetes 部署和完整的可觀測(cè)性，TDengine 是一款云原生時(shí)序數(shù)據(jù)庫并且能夠部署在公有云、私有云和混合云上。
• 簡(jiǎn)單易用：對(duì)系統(tǒng)管理員來說，TDengine 大幅降低了管理和維護(hù)的代價(jià)。對(duì)開發(fā)者來說， TDengine 提供了簡(jiǎn)單的接口、極簡(jiǎn)的解決方案和與第三方工具的無縫集成。對(duì)數(shù)據(jù)分析專家來說，TDengine 提供了便捷的數(shù)據(jù)訪問能力。
• 支持 AI 的高級(jí)數(shù)據(jù)分析：TDengine 通過 SQL 和時(shí)序數(shù)據(jù)擴(kuò)展，提供內(nèi)建的分析能力，并支持實(shí)時(shí)流式計(jì)算。能與眾多第三方批分析、實(shí)時(shí)分析、報(bào)表工具、AI/ML 工具、可視化工具無縫集成，如 Grafana、帆軟、永洪、PowerBI 等。
• 核心開源：TDengine 的核心代碼包括集群功能全部在開源協(xié)議下公開。到目前為止，TDengine 項(xiàng)目在 GitHub 上總共收獲了 star，全球安裝實(shí)例數(shù)已經(jīng)超過 ，擁有一個(gè)活躍的開發(fā)者社區(qū)。

采用 TDengine，可將典型的物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的總擁有成本大幅降低。表現(xiàn)在幾個(gè)方面。

性能比通用時(shí)序數(shù)據(jù)庫性能好 10 倍以上，遠(yuǎn)超其他時(shí)序數(shù)據(jù)庫

通過充分利用時(shí)序大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，TDengine Database 團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了新穎的存儲(chǔ)引擎，大幅提升了數(shù)據(jù)的寫入和查詢速度，同時(shí)也大幅提高了數(shù)據(jù)壓縮率。與通用數(shù)據(jù)庫相比，性能好至少十倍以上，而存儲(chǔ)空間不到其 1/5，與其他時(shí)序數(shù)據(jù)庫相比，性能也是遠(yuǎn)超。

在 DevOps 場(chǎng)景下，TSBS 基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果顯示 TDengine 寫入性能最大達(dá)到 TimescaleDB 的 6.7 倍，InfluxDB 的 10.6 倍。此外，TDengine 在寫入過程中消耗了最少計(jì)算（CPU）資源和磁盤 IO 開銷；相同落盤數(shù)據(jù)規(guī)模下，TDengine 存儲(chǔ)空間只有 InfluxDB 的 25%，只有 TimescaleDB 的 4%。此外，對(duì)于大多數(shù)查詢類型，TDengine 的性能均優(yōu)于 InfluxDB 和 TimescaleDB，在 Complex queries 類型的查詢中展現(xiàn)出巨大的優(yōu)勢(shì)——TDengine 的 Complex queries 查詢性能最高達(dá)到了 InfluxDB 的 37 倍、 TimescaleDB 的 28.6 倍。

在 IoT 場(chǎng)景下，TSBS 基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果顯示 TDengine 寫入性能均優(yōu)于 TimescaleDB 和 InfluxDB。相對(duì)于 TimescaleDB，TDengine 寫入速度最領(lǐng)先的場(chǎng)景達(dá)到其 3.3 倍，最小的為 1.04 倍，相對(duì)于 InfluxDB，TDengine 寫入速度最領(lǐng)先的場(chǎng)景達(dá)到其 16.2 倍，最小為 1.82 倍。磁盤空間占用方面，TimescaleDB  在所有五個(gè)場(chǎng)景下數(shù)據(jù)規(guī)模均顯著地大于 InfluxDB 和 TDengine，并且這種差距隨著數(shù)據(jù)規(guī)模增加快速變大。TimescaleDB 在場(chǎng)景四和場(chǎng)景五中占用磁盤空間是 TDengine 的 11.6 倍和 12.2 倍。在前面三個(gè)場(chǎng)景中，InfluxDB 落盤后數(shù)據(jù)文件規(guī)模與 TDengine 非常接近，但是在大數(shù)據(jù)規(guī)模的場(chǎng)景四和場(chǎng)景五中，InfluxDB 落盤后文件占用的磁盤空間是 TDengine 的 2.6 倍和 2.8 倍。查詢方面，在場(chǎng)景一（只包含 4 天的數(shù)據(jù)）與場(chǎng)景二的 15 個(gè)不同類型的查詢中，TDengine 的查詢平均響應(yīng)時(shí)間全面優(yōu)于 InfluxDB 和 TimescaleDB，而且在復(fù)雜查詢上優(yōu)勢(shì)更為明顯，同時(shí)具有最小的計(jì)算資源開銷。

詳見《高性能的時(shí)序數(shù)據(jù)庫》。

對(duì)標(biāo)準(zhǔn) SQL 進(jìn)行了擴(kuò)展，無縫集成眾多第三方軟件，降低學(xué)習(xí)門檻和應(yīng)用程序遷移成本

眾多的時(shí)序數(shù)據(jù)庫（Time Series Database）以及傳統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫（Real Time Database），都采用自己的查詢語言，有的甚至只能使用 API 來做查詢。TDengine 從誕生的第一天起，就采用 SQL 做為自己的查詢語言，因?yàn)?TDengine 團(tuán)隊(duì)認(rèn)為 SQL 是世界上最簡(jiǎn)單易用、最流行的查詢語言，為眾多程序員所喜愛，這樣能夠降低學(xué)習(xí)門檻和應(yīng)用程序遷移成本。同時(shí)，為方便大家對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，TDengine Database 對(duì)標(biāo)準(zhǔn) SQL 進(jìn)行了擴(kuò)展。2022 年 8 月發(fā)布的 TDengine 3.0 版本更新了大量時(shí)序數(shù)據(jù)特有函數(shù)和特色查詢，詳見《TAOS SQL》。

對(duì)于數(shù)據(jù)分析師而言，使用 TDengine 就像在使用一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。詳見《支持 SQL 并對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)處理進(jìn)行擴(kuò)展》

此外，TDengine 通過對(duì)標(biāo)準(zhǔn) SQL 命令、常用數(shù)據(jù)庫連接器標(biāo)準(zhǔn)（例如 JDBC）、ORM 以及其他流行時(shí)序數(shù)據(jù)庫寫入?yún)f(xié)議（例如 InfluxDB Line Protocol、OpenTSDB JSON、OpenTSDB Telnet 等）的支持可以使 TDengine 非常容易和第三方工具共同使用。

對(duì)于支持的第三方工具，無需任何代碼，你只需要做簡(jiǎn)單的配置，就可以將 TDengine 與第三方工具無縫集成起來。詳見《第三方工具》

極簡(jiǎn)的時(shí)序數(shù)據(jù)解決方案

時(shí)序數(shù)據(jù)庫（Time Series Database, TSDB）是一個(gè)專門為時(shí)序數(shù)據(jù)優(yōu)化設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫，用于以高效的方式存儲(chǔ)和分析時(shí)序數(shù)據(jù)。但是時(shí)序數(shù)據(jù)處理需要的不僅僅是存儲(chǔ)和分析。

在典型的時(shí)序數(shù)據(jù)處理平臺(tái)中，采集的數(shù)據(jù)往往先寫入消息隊(duì)列，然后通過消費(fèi)，寫入數(shù)據(jù)庫（如 HBase、MongoDB 或 MySQL）做持久化存儲(chǔ)，同時(shí)往往寫入 Redis 將最新數(shù)據(jù)緩存起來，還將數(shù)據(jù)送入 Spark 或 Flink 等流式計(jì)算工具做實(shí)時(shí)分析，流式計(jì)算的結(jié)果往往也會(huì)寫入數(shù)據(jù)庫做存儲(chǔ)。應(yīng)用需要與 Redis、Database 以及 Spark 這些工具集成。這使得系統(tǒng)設(shè)計(jì)復(fù)雜且難以維護(hù)。此外，它還需要消耗更多的計(jì)算和存儲(chǔ)資源。

TDengine 內(nèi)置緩存、流處理和數(shù)據(jù)訂閱功能，處理時(shí)序數(shù)據(jù)不再需要 Kafka、Redis、Spark、Flink 或其他類似工具。降低了系統(tǒng)設(shè)計(jì)復(fù)雜度和運(yùn)行成本。它不僅提供了一種高效的時(shí)間序列數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析方式，還為時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理提供了一種極簡(jiǎn)的解決方案(Simplified Solution for Time Series Data)。詳見《極簡(jiǎn)的時(shí)序數(shù)據(jù)處理平臺(tái)》。

靈活的定價(jià)策略

TDengine Cloud 提供靈活的定價(jià)策略。用戶可以按需付費(fèi)，根據(jù)自己的預(yù)算選擇最合適的部署模式，免去了過度配置，可獲得最具性價(jià)比的價(jià)格。

此外，TDengine Cloud 目前注冊(cè)，即送 600 元現(xiàn)金券，選擇“入門版”套餐，可用一個(gè)月，方便用戶在本地系統(tǒng)上進(jìn)行概念驗(yàn)證（POC），確保 TDengine 適合所在業(yè)務(wù)場(chǎng)景，然后再選擇付費(fèi)購買。

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• 高性能時(shí)序數(shù)據(jù)庫
• 極簡(jiǎn)的時(shí)序數(shù)據(jù)平臺(tái)
• 云原生時(shí)序數(shù)據(jù)庫
• 開源的時(shí)序數(shù)據(jù)庫
• 強(qiáng)大而又簡(jiǎn)單易用的數(shù)據(jù)分析能力
• 簡(jiǎn)單易用的時(shí)序數(shù)據(jù)庫
• 支持 SQL 并對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)處理進(jìn)行擴(kuò)展