北京涛思数据科技有限公司( TAOS Data ) 瞄准日益增长的物联网数据市场，专注时序空间大数据的存储、查询、分析和计算，不依赖任何开源或第三方软件，开发了拥有自主知识产权、100% 自主可控的高性能、分布式、支持SQL的时序数据库 TDengine。TDengine 可广泛运用于物联网、车联网、工业互联网、IT运维等领域。公司已经申请多项技术发明专利，且全部提交 PCT 专利申请。

（一）开源项目情况简介

申报人：北京涛思数据科技有限公司

项目名称：TDengine

开源许可协议：AGPL

项目主导企业：涛思数据

所在开源社区：无

开发者：187 位开发者，其中 48 位外部开发者

（二）开源项目功能与性能简介

TDengine是一款开源、高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库，其核心代码包括集群功能全部开源。同时 TDengine 还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能，能大幅减少研发和运维的复杂度。TDengine 可以让大量设备、数据采集器每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据能得到高效实时的处理，对业务的运行状态进行实时的监测、预警，并从大数据中挖掘出商业价值。

TDengine 的独特优势有：

高性能：通过创新的存储引擎设计，无论是数据写入还是查询，TDengine的性能比通用数据库快 10倍以上，也远超其他时序数据库，而且存储空间也大为节省。

分布式：通过原生分布式的设计，TDengine提供了水平扩展的能力，只需要增加节点就能获得更强的数据处理能力，同时通过多副本机制保证了系统的高可用。

TDengine采用 SQL作为数据查询语言，减少学习和迁移成本，同时提供 SQL 扩展来处理时序数据特有的分析，而且支持方便灵活的

schemaless数据写入。

完全开源，TDengine的核心代码包括集群功能全部开源，全球超过 109.0k个实例，GitHub Star 18k，Fork 4.3k，社区活跃。

（三）项目应用场景及效果

TDengine 能被广泛运用于物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、能源、金融等领域。自 2018 年商业化版本发布后，TDengine 已经在全球 400 多个城市中，被广泛应用在了物联网、工业互联网、IT运维、车联网、能源和金融等各行业，为各企业的数字化改造和转型、效率提升以及存储、运维成本降低上做出很大贡献。在已发布的70余个Case 文章中，我们可以看到各种传统监控平台的性能症结被解决，数字化、智慧化转型变得更顺畅，一部分案例如下：

顺丰科技：根据容量规划完成相关参数调整后，在理想情况下，TDengine集群写入速度最高达到90w条/s的写入速度。服务端物理机

由 21 台降至 3 台，每日所需存储空间为 93G（2副本），同等副本下仅为OpenTSDB+HBase的约 1/10。

零跑科技：不用再像 MongoDB 一样，在查询前还需要根据业务加工出需求数据，TDengine的列式存储，直接以 SQL 计算即可，大大提高了业务的灵活性，同时其高压缩算法提升了 10 到 20倍的压缩性能。

跨越速运：应用TDengine后服务器数量从 21 台降至 3 台，压缩一个 5 万行、每行在 600 字节以上的表，压缩后的磁盘 size 是 1665KB，压缩率高达 1%。

浙商银行：目前微服务可视化服务治理平台对并发要求较高，但是TDengine可以很好地满足需求，插入/查询平均耗时均在 10ms 以内。

同花顺：在稳定性上，改造前调用数据情况共40W次，共出现异常 0.01% 的异常，使用TDengine改造后出现异常降低至 0.001%。

得物：在批量写入设置上设置最大写入条数，耗时基本也能保持在毫秒。目前 Sentinel 的数据没有使用副本，全量数据分散在三台机器中，根据计算得知TDengine对于 Sentinel 监控数据的压缩率达 10%，相当可观。

货拉拉：将监控的数据存储由 MySQL 改造为TDengine后，不仅顶住了监控数据增长所带来的压力，还节约了存储空间，成本压缩到了原来的 1/10 甚至更低。历史原生监控数据可回溯时间也变得更长，之前存储 3 天原生数据及聚合数据的空间，现在可供原始数据存储 45 天。