TDengine 是一款高性能、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（开源协议，AGPL v3.0）。TDengine 能被广泛运用于物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、金融等领域。除核心的时序数据库功能外，TDengine 还提供缓存、数据订阅、流式计算等大数据平台所需要的系列功能，最大程度减少研发和运维的复杂度。主要功能如下：
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时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。
时间序列数据主要由电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据，这些工业数据的典型特点是：产生频率快（每一个监测点一秒钟内可产生多条数据）、严重依赖于采集时间（每一条数据均要求对应唯一的时间）、测点多信息量大（常规的实时监测系统均有成千上万的监测点，监测点每秒钟都产生数据，每天产生几十GB的数据量）。
高速数据写入，除 SQL 写入外，还支持 Schemaless 写入，支持 InfluxDB LINE 协议，OpenTSDB Telnet, OpenTSDB JSON 等协议写入；
第三方数据采集工具 Telegraf，Prometheus，StatsD，collectd，icinga2, Tcollector, EMQ, HiveMQ 等都可以进行配置后，不用任何代码，即可将数据写入；
支持各种查询,包括聚合查询、嵌套查询、降采样查询、插值等
支持用户自定义函数
支持缓存，将每张表的最后一条记录缓存起来，这样无需 Redis
支持连续查询(Continuous Query)
支持数据订阅，而且可以指定过滤条件
支持集群，可以通过多节点进行水平扩展，并通过多副本实现高可靠
提供命令行程序，便于管理集群，检查系统状态，做即席查询
提供多种数据的导入、导出
支持对TDengine 集群本身的监控
提供 C/C++, Java, Python, Go, Rust, Node.js 等多种编程语言的连接器
支持 REST 接口
支持与 Grafana 无缝集成
支持与 Google Data Studio 无缝集成
TDengine 有以下特点：
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。
支持 SQL：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。
All in One：将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起，应用无需再集成 Kafka/Redis/HBase/Spark 等软件，大幅降低应用开发和维护成本。
零管理：安装、集群几秒搞定，无任何依赖，不用分库分表，系统运行状态监测能与 Grafana 或其他运维工具无缝集成。
零学习成本：采用 SQL 查询语言，支持 C/C++、Python、Java、Go、Rust、Node.js、C#、Lua（社区贡献）、PHP（社区贡献） 等多种编程语言,与 MySQL 相似，零学习成本。
无缝集成：不用一行代码，即可与 Telegraf、Grafana、Prometheus、EMQX、HiveMQ、StatsD、collectd、icinga、TCollector、Matlab、R 等第三方工具无缝集成。
互动 Console: 通过命令行 console，不用编程，执行 SQL 语句就能做即席查询、各种数据库的操作、管理以及集群的维护.
