什么是时序数据库
【7月更文挑战第7天】时序数据库专注存储按时间排序的数据，用于实时监控与分析指标趋势。
性能测试：主流性能监控工具介绍
Linux系统中，`vmstat`和`top`提供基本监控；Nmon是实时性能分析工具，轻量且功能丰富；Collectd+InfluxDB+Grafana组合用于系统数据收集、存储和可视化；Prometheus+Grafana则提供灵活的监控和定制化仪表板。这些工具帮助企业监控系统性能，及时发现和解决问题。
荣誉加身！陶建辉被授予 GDOS 全球数据库及开源峰会荣誉顾问
**第二十三届 GOPS 全球运维大会暨 XOps 峰会在京召开，聚焦开源数据库与技术创新。涛思数据CEO陶建辉获GDOS全球数据库及开源峰会荣誉顾问称号，因其在TDengine数据库的开源与研发上的贡献。TDengine，高性能时序数据库，已在多个行业广泛应用，推动数据库技术发展。陶建辉将持续为开源生态和行业创新贡献力量。
如何提升写入效率？Schemaless 写入性能优化实践分享
TDengine 是一款时序数据库，其Schemaless模式适应物联网数据动态变化。通过分析火焰图，发现parser和insert操作是性能瓶颈。优化措施包括减少标签解析、排序和子表生成的重复执行，提前判断schema变更，改进数据插入方法，减少内存分配和拷贝。通过这些优化，如在3.0版本中，line协议性能提升了2.5倍，telnet提升2倍，json提升近5倍。使用工具如火焰图和perf进行性能分析，以识别和解决瓶颈，实现性能提升。
一个土木工程专业背景的开发者，讲述开源带给他的力量
**谭雪峰在TDengine Open Day分享开源经历，揭示程序员如何通过开源项目成长。自学成才的他，从土木工程转行编程，借助开源社区学习、贡献代码，参与TDengine HiveMQ挑战赛获胜，最终加入涛思数据。开源不仅提升代码质量、提供实战经验，也拓宽技术视野，助力个人品牌建立，促进开发者、项目和社区的共赢。程序员通过参与开源，能从代码编写者转变为问题解决者和工具创造者。**
TDengine 数据接入功能支持 Wonderware 了，不需一行代码完成迁移工作
TDengine 3.2.3.0 引入了 Wonderware Historian (AVEVA Historian) 连接器，简化了数据迁移至 TDengine 的过程，增强时序数据管理与分析。此连接器解决了传统实时数据库扩展性问题，提供成本效益高、国产化的替代方案。TDengine 已支持多种数据源集成，如 OPC、Kafka、MQTT等，打造统一数据平台，助力企业数字化转型。作为高性能时序数据库，TDengine 提供云原生解决方案，减少系统复杂度，加速业务创新。
TDengine 3.2.3.0 集成英特尔 AVX512！快来看看为你增添了哪些助力
TDengine 3.2.3.0 引入AVX-512，提升时序数据库性能。通过SIMD指令集，AVX-512加速数据处理，尤其在Simple8B和ZigZag算法优化中，实现并行计算，减少指令数。在支持AVX-512的CPU上运行，解码性能提升1.82倍（对比软件解码）和1.28倍（对比AVX2）。蒋锴，英特尔专家，对优化工作贡献卓著。需使用gcc 9+编译并确保CPU支持AVX-512。