TDengine涛思数据

在水利行业，数据早已不再是“有没有”的问题，而是“能不能用好”的挑战。江西省水利投资集团作为全省水利投融资与建设的龙头企业，长期面对数据量激增带来的困境：Oracle 数据库存储空间庞大、上千万条数据

在工业物联网快速发展的当下，企业普遍面临着两大挑战：一是设备种类繁多、接入标准不一，导致系统建设容易陷入“数据孤岛”；二是实时监控和多场景联动的需求越来越强烈，但传统数据库在高频写入与多维分析上难以兼

在工业数字化转型的赛道上，“监控系统搭建” 一直是个让人头疼的难题：传统方案要写 SQL、调脚本、学可视化工具，一套流程走下来少则几天、多则几周，运维新增设备还得重复折腾。但现在，有了 TDengin

在电力等智慧能源场景中，海量实时数据是业务的生命线。发电、输配电到终端用能，背后往往是千万级测点的高并发、高频写入。数据一旦延迟或丢失，意味着运维失灵、能效失控、甚至供电风险。新奥数能在服务某大型电力

当下，物联网技术的普及大幅降低了数据采集与传输的成本和技术门槛，企业得以采集更多设备、更高频次的数据，导致数据量呈指数级增长。但是，数据质量参差不齐、多源异构数据难以整合、原始数据缺乏语义或者上下文导

8 月 3 日，在 2025 CCF 中国开源大会 上，CCF-光华青年开源基金捐赠授牌仪式顺利举行。作为捐赠企业之一，涛思数据在现场接受了由中国计算机学会（CCF）与中国光华科技基金会共同颁发的纪念

在不同的工业现场，我们常常看到这样的画面： 新能源场站里，光伏、风电、储能系统的实时数据以每秒数百万条的速度涌向云端；钢铁生产线上，数千万个测点时刻记录着设备的运行状态；化工厂的安全预警系统昼夜监测着

从第一行代码到今天，我们始终在做一件事——用技术突破数据的边界。我们的高性能分布式时序数据库 TDengine TSDB，多次登上 GitHub 热门榜单，全球安装量超过 84 万例，覆盖 60+ 个

在智慧加油站的运营管理中，油罐的液位、水高、温度、油品体积等关键数据就是“生命线”。然而，随着传感器数量和采集频率的不断提升，原有系统在历史数据回溯时变得越来越吃力——几百万甚至上亿条数据，一旦需要追