消防行业如何借助时序数据库 TDengine 打造高效的数据监控与分析系统
本篇文章来自“2024，我想和 TDengine 谈谈”征文活动的优秀投稿，深入探讨了如何在消防行业中运用 TDengine 进行业务建模。文章重点介绍了如何通过 TDengine 的超级表、标签设计和高效查询功能，有效管理消防监控系统中的时序数据。作者详细阐述了实时监控、报警系统以及历史数据分析在消防行业中的应用，展示了 TDengine 在数据压缩、保留策略和分布式架构下的强大优势。
Rust +时序数据库 TDengine：打造高性能时序数据处理利器
TDengine 是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库，支持高并发写入、高效查询及流式计算，通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。
Rust 作为一门系统级编程语言，近年来在数据库、嵌入式系统、分布式服务等领域迅速崛起，以其内存安全、高性能著称，与 TDengine 的高效特性天然契合，适合构建高可靠、高性能的数据处理系统。
Prometheus VS InfluxDB
前言
除了传统的监控系统如 Nagios，Zabbix，Sensu 以外，基于时间序列数据库的监控系统随着微服务的兴起越来越受欢迎，比如 Prometheus，比如 InfluxDB。gtt 也尝试了一下这两个系统，希望能找到两者的差别，为以后选型提供一些帮助。