#擁抱開源—濤思數據TDengine有獎征稿#

TDengine是專為時序數據設計的，針對的是物聯網、工業互聯網、IT運維場景。這些場景是不需要特殊的查詢函數的，更關心的是寫入速度、查詢速度。而且這些場景下，也需要一些其他數據庫不具備的功能，比如插值、時間聚合等等

如果要問TDengine和DolphinDB最大的特色，存儲引擎可能是TDengine最大的特色，性能也非常好；DolphinDB的最大特色毫無疑問是它的計算引擎。可以毫不夸張的說，DolphinDB的計算引擎是所有類別的國內外數據庫中最有特色的之一。這跟DolphinDB從金融起步有關（金融行業對計算的復雜程度以及性能的要求非常高）

TDengine和DolphinDB這兩個都是國產的Time Series database的優秀代表。這兩個數據庫還都是C語言編寫的，體積小巧，只有幾MB，安裝也非常簡單。

在License 上，TDengine更加的開放，完全開放源代碼。DolphinDB由于產品的競品更加明確，市場更加專業化，并不開放源代碼也不允許免費版本在商業場景中使用。DolphinDB瞄準的是金融行業和KDB+數據庫，更具體一點兒是量化交易分析的利器!在金融交易里面，很多時候用毫秒來度量時間都嫌大了些。

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在性能上，DolphinDB的很多查詢和操作僅有幾個毫秒，TDengine一般在幾十到幾百個毫秒。真的是有數量級上的差異。國外的InfluxDB 以及KDB+都不是對手(TDengine遜于KDB+,但是優于lnfluxDB)。

功能上，TDengine支持asof join語法，在多表連接操作時，時間不用精確匹配。這反而比DolphinDB在計算方面更加有優勢。

因為現在的物聯網、工業物聯網平臺基本上都是用Hadoop生態搭建，TDengine是專為這兩個場景設計的大數據平臺，因此對標他們，沒什么不妥。而且在這兩個場景，無論是插入、查詢效率，還是存儲效率，都是碾壓性的優勢，我個人更偏向于使用TDengine

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TDengine是專為時序數據設計的，針對的是物聯網、工業互聯網、IT運維場景。這些場景是不需要特殊的查詢函數的，更關心的是寫入速度、查詢速度。而且這些場景下，也需要一些其他數據庫不具備的功能，比如插值、時間聚合等等

TDengine 是為特定的工業物聯網領域而生，為時序數據做了針對性的優化也有一些限制，所以能比 Hadoop 快。而 Hadoop 運用于工業物聯網的時序數據的場景下，也是有點不合時宜。因為它是為了Map Reduce而生，想解決的是一次寫入、多次讀取，需要高數據吞吐的場景。

最后，祝大家早日學有所成，拿到滿意offer

總結

以上是生活随笔為你收集整理的TDengine和DolphinDB哪个更好，哈哈哈哈，闲来无聊分析了一下。的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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