登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
学好分布式，跟我进大厂！
为规范基于AI大模型的时序数据管理平台技术和能力，指导提升AI大模型在时序数据领域的管理、建设应用，促进相关技术创新发展，完善行业协同生态，中国信通院依托CCSA TC601开展《基于AI大模型的时序数据管理平台技术要求》标准编制工作，围绕AI时序数据应用、时序模型管理、时序数据建模和组织、时序数据情景化、时序数据标准化、时序数据预处理、时序数据可视化、时序数据实时分析、事件管理、时序数据服务、平
工业企业正在经历从“自动化”走向“数据驱动运营”的关键阶段：预测性维护、质量追溯、能耗优化、异常检测、工艺优化以及工业 AI/大模型协同等应用被寄予厚望。数据可用但不可信，结论可算但不可用。根因在于工业数据与传统业务数据的生产条件完全不同：高频时序、强实时、强物理约束、强上下文依赖、持续变化、且治理失效的代价可能直接影响安全与连续生产。由此，工业数据治理不是通用数据治理在工业领域的“套壳”，而是一
是一款专为物联网、工业互联网等场景设计并优化的大数据平台，其核心模块是高性能、集群开源、云原生、极简的时序数据库。它能安全高效地将大量设备每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据进行汇聚、存储、分析和分发，并提供 AI 智能体对数据进行预测与异常检测，提供实时的商业洞察。
通过发布有趣、有价值的内容，如产品展示、优惠活动、顾客评价等，可以吸引潜在顾客的关注，并引导他们到店消费。例如，抖音的短视频和直播功能，能够让顾客直观地感受产品的魅力，增加购买欲望。门店的外观设计是吸引顾客的第一印象。通过设置有奖问答、幸运抽奖等互动环节，鼓励消费者到店参与，不仅增加了活动的吸引力，也提升了顾客的品牌好感度。例如，服装店与周边的咖啡店合作，推出“购物+咖啡”的套餐，吸引更多的顾客。
taosX 通过 SQL 查询源集群数据，并把查询结果写入到目标数据库。具体实现上，taosX 以一个子表的一个时间段的数据作为查询的基本单元，将要迁移的数据分批写入目标数据库。history模式。指迁移指定时间范围内的数据，若不指定时间范围，则迁移截至创建任务前的所有数据。迁移完则任务停止。realtime模式。同步从任务创建时间起之后的数据，若不手动停止任务则任务会持续运行。both模式。先执
deepseek 搭建 IDMP 需要的元素
网络延时总网络延时 = 传输延时 + 传播延时 + 处理延时 + 排队延时实际用网络时，常关注三种延时，它们对应不同场景：1. 单向延时（One-Way Latency）定义：数据从发出到对方收到的 “单程” 时间。适用场景：对时间特别敏感的情况，如实时通信、卫星通信。测量难点：需要让发数据和收数据的设备时间完全一致，不平时很少用这种方式测。2. 往返延时（Round-Trip Time, RTT
TDengine 是一款专为物联网、工业互联网等场景设计并优化的大数据平台，其核心模块是高性能、集群开源、云原生、极简的时序数据库。它能安全高效地将大量设备每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据进行汇聚、存储、分析和分发，并提供 AI 智能体对数据进行预测与异常检测，提供实时的商业洞察。
TDengine 专为物联网IoT平台、工业大数据平台设计。其中，TDengine TSDB 是一款高性能、分布式的时序数据库（Time Series Database），同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能；TDengine IDMP 是一款AI原生工业数据管理平台，它通过树状层次结构建立数据目录，对数据进行标准化、情景化，并通过 AI 提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能
工业 4.0 的核心是 “数据驱动”，而数据驱动的前提是 “数据自由流动”。TDengine 从开源内核出发，通过标准兼容打破工具壁垒，通过 MQTT 订阅升级拓宽数据接入场景，通过多平台发布功能打通下游链路，构建起覆盖工业数据全生命周期的开放生态 —— 既解决了传统系统的 “孤岛困境”，又契合中国工业企业 “国产化、低成本、高效率” 的数字化需求。随着工业 AI、数字孪生等技术的深入应用，工业数
TDengine 在电力行业的实践
一、大数据产业发展现状分析大数据产业规模不断扩大随着移动互联网、物联网、云计算产业的深入发展，大数据国家战略的加速落地，大数据产业体量呈现爆发式增长态势。数据显示，2017年中国大数据产业规模达到4800亿元，同比增长23%；其中，大数据硬件产业的产值为234亿元，同比增长39%。数据显示，2018年我国大数据产业规模突破6000亿元；随着大数据在各行业的融合应用不断深化，预计2019年中国...
TDengine Industrial Data Management Platform（TDengine IDMP）是一款 AI 原生的物联网、工业数据管理系统，它通过经典的树状层次结构组织传感器、设备采集的数据，建立数据目录，对数据提供语境化、标准化的处理，并提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能，旨在帮助企业快速高效的从运营数据中挖掘出商业价值。IDMP 充分利用 AI 技术，基于采集的
TDengine 提供的五种备份 / 恢复方法各有优劣与适用场景：* taosdump ：社区版首选，适合小到中数据量的开放格式备份；* taosX ：企业版推荐，功能全面，支持复杂迁移与增量操作；* taos-CLI ：轻量临时备份，适合小数据量灵活导出；* 库文件备份 ：灾备场景必选，离线操作但覆盖全量数据；* 双活 ：高可用首选，保障业务连续性但资源消耗大。企业需结合数据规模、可用资源、场景
其中，TDengine TSDB 是一款高性能、分布式的时序数据库（Time Series Database），同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能；TDengine IDMP 是一款AI原生工业数据管理平台，它通过树状层次结构建立数据目录，对数据进行标准化、情景化，并通过 AI 提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能。: 统一设备位置信息的大小写格式,便于数据查询和统计。:
若计划使用 TDengine 搭建一个时序数据平台，须提前对计算资源、存储资源和网络资源进行详细规划，以确保满足业务场景的需求。通常 TDengine 会运行多个进程，包括 taosd、taosadapter、taoskeeper、taos-explorer 和 taosx。在这些进程中，taoskeeper、taos-explorer、taosadapter 和 taosx 的资源占用相对较少，
本文档旨在介绍 TDengine 安装部署前后配套的巡检工具。工具名称功能简介安装前检查部署前对 TDengine 安装部署的依赖要素进行安装前检查安装前预配置部署前对 TDengine 安装部署的依赖要素进行安装前预配置安装部署指定环境安装部署 TDengine例行巡检基于 TDengine 环境，进行例行巡检和告警。
TDengine 默认仅配置了一个 root 用户，该用户拥有最高权限。TDengine 支持对系统资源、库、表、视图和主题的访问权限控制。root 用户可以为每个用户针对不同的资源设置不同的访问权限。本节介绍 TDengine 中的用户和权限管理。用户和权限管理是 TDengine Enterprise 特有功能。
小 T 导读：工业物联网监控平台极为重要，但对企业而言，自研耗时耗力，研发高手不好找，开发出来还不一定好用；现成的解决方案太贵，直接拿来用不一定适合……很多企业的管理者提到监控平台就头疼。图扑物联将自己的底层平台IoTop与高效、高速的TDengine无缝集成，无需高手彻夜“肝”，零门槛，即使是菜鸟，从上手到完成只需10分钟，就能搭建一款炫酷的工业物联网监控平台。
第七届“互联网+教育”创新周活动在北京已成功举行，教育专家在开幕式论坛上表示，AI可以用更低的成本去实现更好的教育质量，助力教育的均衡发展，实现大规模因材施教，实现个性化，强体验的学习场景。随着人工智能的不断发展，AI、大数据等技术发展推动着各行各业的改变，在教育行业，人工智能与教育深度结合让学习更加高效、便捷。“人工智能+教育”是融合现代人工智能、大数据、云计算、VR与AR等先进数字信息技术手段
时序数据库 TDengine 中数据库概念，等同于关系型数据库 MYSQL PostgreSQL 中的数据库，都是对资源进行分割管理的单位。TDengine 数据库与关系型数据库最大区别是跨库操作，TDengine 数据库跨库操作除了少量几个SQL 能支持外，其它几乎不支持，所以在前期数据建模时要注意这点，尽可能的把横向有关联的设备规划到一个数据库中方便关联查询。
数据库越来越成为企业运营的核心基建，但传统的运维方式仍然过于依赖个人经验与技能积累。taosExplorer 的价值，不仅在于“可视化”这些操作流程，更在于把运维能力从少数人扩展到整个团队。想深入了解 taosExplorer 的具体操作界面和功能详情？欢迎访问官网文档：可视化管理工具 | TDengine 文档 | 涛思数据下一期，我们将深入讲解 TDengine 的备份与恢复机制，聚焦“数据不
还在用命令行运维数据库？你真的了解 taosExplorer 吗？过去，TDengine 的管理和运维操作大多需要通过命令行执行。虽然 CLI 足够灵活，但对不熟悉 SQL 的用户来说，并不友好。更重要的是，很多企业用户并不希望把数据库操作的“主动权”只交给 DBA 或开发人员。taosExplorer 的设计目标，就是打破这种门槛。
回顾 TDengine 六年发展，成长和进步跃然纸上。由小到大，由弱到强，伴随着 TDengine 影响力的逐渐扩大，涛思数据也走出了一条独具特色的创业之路。
以下是符合需求的Java代码实现，可直接运行生成随机中文文章标题（包含段落分隔及结构）：```javapublic class 标题生成器 {private static final String[] 前缀 = {浅谈, 探索, 解析, 论, 看, 走进};private static final String[] 领域词库 = {人工智能, 区块链技术, 量子计算, 边缘计算, 深度学习, 云计
它能安全高效地将大量设备每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据进行汇聚、存储、分析和分发，并提供 AI 智能体对数据进行预测与异常检测，提供实时的商业洞察。本用户手册提供了 RAND 函数的完整使用说明，特别针对电力系统中的数据采样、测试模拟、负载均衡等实际需求，方便用户快速上手并应用于生产环境。：对海量历史数据进行统计分析时，通过随机抽样减少计算量，同时保证统计结果的代表性。：在并发查询场景
其中，TDengine TSDB 是一款高性能、分布式的时序数据库（Time Series Database），同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能；TDengine IDMP 是一款AI原生工业数据管理平台，它通过树状层次结构建立数据目录，对数据进行标准化、情景化，并通过 AI 提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能。函数返回指定列中最大的 k 个非 NULL 值及其对应的记
功能说明：返回跳过最后 offset_val 个，然后取连续 k 个记录，不忽略 NULL 值。offset_val 可以不输入。此时返回最后的 k 个记录。当有 offset_val 输入的情况下，该函数功能等效于 order by ts desc LIMIT k OFFSET offset_val。
对于编程初学者来说，软件开发流程中的开发环境配置、安装异常或报错往往需要花费大量时间查阅资料和反复试错，才能正常安装和启动某些软件工具。现在，在 TRAE 的帮助下，即使完全没有接触过编程，也能通过自然语言直接表述需求，交由 AI 辅助编程工具执行。遇到 BUG 或不清楚的步骤，也都可以交给 AI 分析，并快速输出问题原因及解决方案。
专为物联网IoT平台、工业大数据平台设计。其中，TDengine TSDB 是一款高性能、分布式的时序数据库（Time Series Database），同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能；TDengine IDMP 是一款AI原生工业数据管理平台，它通过树状层次结构建立数据目录，对数据进行标准化、情景化，并通过 AI 提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能。函数统计表/超级
其中，TDengine TSDB 是一款高性能、分布式的时序数据库（Time Series Database），同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能；TDengine IDMP 是一款AI原生工业数据管理平台，它通过树状层次结构建立数据目录，对数据进行标准化、情景化，并通过 AI 提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能。函数统计表/超级表中某列的值最小 k 个非 NULL 值。
它能安全高效地将大量设备每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据进行汇聚、存储、分析和分发，并提供 AI 智能体对数据进行预测与异常检测，提供实时的商业洞察。是一款专为物联网、工业互联网等场景设计并优化的大数据平台，其核心模块是高性能、集群开源、云原生、极简的时序数据库。这些简化的示例更容易理解和使用，适合快速学习 TIMEDIFF 函数的基本用法。
广东盘古信息科技股份有限公司（下文简称盘古信息）成立于 2005 年，是一家基于工业互联网平台的数字化管理解决方案供应商，公司自主研发的 IMS（数字化智能制造系统）可为离散、流程及混合制造行业提供全方位的生产制造运营管理与系统集成解决方案。通过与涛思数据的深入合作，盘古信息基于 TDengine）构建了更高效的 IMS 系统，在提升业主服务能力的同时，实现了降本增效。本文将详细解析这一案例的背景
基于高性能、分布式的时序数据库，辅以数据业务语义和上下文，TDengine 不仅能高效地存储采集的海量数据，而且能智能感知应用场景，自动生成面板、报表、监测异常，让您拥有一个强大的工业智能体，实时洞察系统的运营。
在工业#数字化转型 的赛道上，“监控系统搭建” 一直是个让人头疼的难题：传统方案要写 SQL、调脚本、学可视化工具，一套流程走下来少则几天、多则几周，运维新增设备还得重复折腾。但现在，有了 TDengine TSDB + TDengine IDMP 的组合，这一切都变了——分钟级上线、零代码操作、AI 自动出面板，甚至新设备接入都不用改配置！今天我们汇总 5 个实测场景，从烟草制丝到电动汽车，从工
过去十年，工业和物联网场景经历了快速的数字化建设：传感器接入、系统联网、数据上云……数据平台已能轻松承载每秒千万级别的写入，每天几 TB 的存储量。而“用起来”这一层，仍旧是碎片化的、高门槛的、效率低下的。为了解决“用起来”的问题，行业开始尝试自然语言查询、自动生成 SQL 等方式，并逐渐发展出 Chat BI 这类“智能问数”工具。我们也尝试过类似路径，不断优化数据库性能、强化流计算能力、引入
涛思数据
——涛思数据
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
深开鸿 技术专区
2048 AI社区
火山引擎 ADG 社区
永洪数据分析社区
EazyDevelop社区
MCP技术社区
AI编程社区
长沙城市开发者社区
