有人在知乎上提问：“作为国产开源的时序数据库，TDengine的哪些优点最吸引你？”。这促使我将自己对一些问题，包括创业本身的思考整理出来，分享给大家，希望能给众多研发同学和创业者带来一些启发。

当我在年底开始启动TDengine这个项目，瞄准时序数据库这个方向时，市场上已经有很多时序数据库，包括InfluxDB,OpenTSDB,TimeScale,Kdb,Prometheus,RRDTool,Graphite等。在传统行业里，有实时数据库，比如PI,iHistorian等。那如果我再做一个，到底有什么优势？怎么做出差异化，怎么推广它？作为一个创业者，是必须认真思考的。我下面从几个点来分析。1：分布式从年底到现在，大部分时序数据库都不是分布式的，换句话说，它们不支持水平扩展。即便是InfluxDB，也只有企业版支持集群，开源版是不支持的。而传统实时数据库更是没有一个支持水平扩展，最多是双机热备。但是随着物联网、车联网的高速发展，IT基础设施规模的增大，数据的采集量越来越大，单机是没有办法解决问题的，底层数据库必须具有水平扩展能力。很多企业使用的是开源时序数据库的单机版，后续为了应对海量数据的处理，只好自己投入人力物力，在单机版的基础上，开发自己的Proxy，对数据进行分片处理。对于数据写入，这种方法简单而且有效。但是对于查询，往往牵涉多个节点，那么Proxy就要做各种查询的聚合，因此开发的工作量很大。有些公司为了避免麻烦，就选用OpenTSDB，因为它把分布式版本也开源了。从使用的角度来看，OpenTSDB底层的存储引擎用的是HBase，安装维护极为复杂，存储压缩性能不够，查询效率也很低，不是一个 的产品。但它仍然有相当多的用户，这 的原因就是由于它支持分布式，可以水平线性扩展。因此，在年底，整个TDengine的设计从 天起，就是支持分布式的。为了便于更多使用开源版本的用户用得更好，在年8月，我们将TDengine的分布式版本开源了。分布式版本开源后，TDengine的用户量持续增长，全球安装实例数已经超过10万，每天新增实例都在以上，这是一个相当可观的数字。这证明了我们将TDengine分布式版本开源是非常明智的决定。2：高性能时序数据及时序数据的应用有其典型特点（详细请看


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