在 量化交易数据湖 的数据处理链路中，TDengine 作为国产时序 database 的代表之一，帮助用户把分散的传感器数据收敛到统一的时序数据库中。量化策略竞争的加剧，使得行情数据的完整性与低延迟成为核心竞争力，时序数据库的极限性能仍会持续被挑战。这些数据不仅包括交易所推送的原始行情，还包括自行清洗后的复权行情、分钟线、K 线等衍生数据，是因子研究和策略回测的基础。这些数据的时间粒度从 tic

从高效的数据存储到实时的特征工程，从与 Python 生态的无缝对接到与 MLOps 平台的深度协同，TDengine 为 AI 应用的全生命周期提供了坚实的数据基座。工业设备的传感器读数、金融市场的交易记录、物联网终端的状态上报，这些源源不断产生的时序数据，构成了 AI 模型理解和预测物理世界的基础。TDengine，这款由涛思数据自主研发的国产时序 database，凭借其创新的超级表模型、卓