TDengine 3.0如何引领时序数据库步入云原生时代？
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本文共计4622个文字，预计阅读时间需要19分钟。
在8月13日的TDengine开发者大会上，数据创业人陶建辉发表了题为《高性能、云原生的高性能时序数据处理平台》的主题演讲。演讲中，他不仅分享了时序数据库现状的技术，还深入探讨了相关技术细节。
在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上，涛思数据创始人陶建辉进行了题为《高性能、云原生的极简时序数据处理平台》的主题演讲。在本次演讲中，他不仅分享了时序数据库现阶段的技术痛点，还深入阐释了打造 TDengine 3.0 的原因以及实践思路。本文根据演讲内容整理而成。
在 2017 年刚开始做时序数据库（Time Series Database，TSDB）时，学物理的我想当然地认为做好数据库没有大家说的那么难，但做了 5 年后才发现，这真的不是一件很容易的事。下面我具体说说难在哪里：
水平扩展性（Scalability）问题。在 TDengine 刚开发没多久时，我用一台 128 核的机器对 TDengine 进行了测试，结果性能远远没有达到预期，这件事情也让我清楚地意识到，理想的水平扩展能力很难实现。没有真正的云原生化。我个人特别坚信云是未来，数据库也一定要走向云原生（Cloud Native），但在深度研究市面上的数据库产品后，我发现大部分数据库都不是云原生，而仅仅是“云就绪”（Cloud Ready），即数据库服务提供商在转售云平台。真正的云原生数据库应该具备存算分离、计算和存储能力弹性扩张、能够在云上部署、自动化部署等特点。复杂性（Complex）问题。2016 年我看到很多人在处理一些简单的时序数据时，要把整个 Hadoop 系统搬过来，要加 HBase 层，还要把 Flink、Spark 等等全部加上，这对于研发人员来讲就是个灾难。
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在8月13日的TDengine开发者大会上，数据创业人陶建辉发表了题为《高性能、云原生的高性能时序数据处理平台》的主题演讲。演讲中，他不仅分享了时序数据库现状的技术，还深入探讨了相关技术细节。
在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上，涛思数据创始人陶建辉进行了题为《高性能、云原生的极简时序数据处理平台》的主题演讲。在本次演讲中，他不仅分享了时序数据库现阶段的技术痛点，还深入阐释了打造 TDengine 3.0 的原因以及实践思路。本文根据演讲内容整理而成。
在 2017 年刚开始做时序数据库（Time Series Database，TSDB）时，学物理的我想当然地认为做好数据库没有大家说的那么难，但做了 5 年后才发现，这真的不是一件很容易的事。下面我具体说说难在哪里：
水平扩展性（Scalability）问题。在 TDengine 刚开发没多久时，我用一台 128 核的机器对 TDengine 进行了测试，结果性能远远没有达到预期，这件事情也让我清楚地意识到，理想的水平扩展能力很难实现。没有真正的云原生化。我个人特别坚信云是未来，数据库也一定要走向云原生（Cloud Native），但在深度研究市面上的数据库产品后，我发现大部分数据库都不是云原生，而仅仅是“云就绪”（Cloud Ready），即数据库服务提供商在转售云平台。真正的云原生数据库应该具备存算分离、计算和存储能力弹性扩张、能够在云上部署、自动化部署等特点。复杂性（Complex）问题。2016 年我看到很多人在处理一些简单的时序数据时，要把整个 Hadoop 系统搬过来，要加 HBase 层，还要把 Flink、Spark 等等全部加上，这对于研发人员来讲就是个灾难。