近日，TDengine 3.3.6.0 版本正式發布。除了此前已亮相的時序數據分析 AI 智能體 TDgpt，本次更(geng)新還帶來了多個針對性(xing)能與易用性(xing)的(de)(de)重要(yao)增(zeng)強：虛擬表(biao)全(quan)(quan)面上線，支持更(geng)靈活的(de)(de)一設備一表(biao)建模(mo)；JDBC 寫(xie)入機制(zhi)(zhi)全(quan)(quan)新升級，單線程性(xing)能最高提(ti)升 60 倍；流(liu)計算支持 CONTINUOUS_WINDOW_CLOSE 模(mo)式、事件通知機制(zhi)(zhi)等關鍵能力，為實時(shi)處理打(da)下(xia)更(geng)穩固(gu)的(de)(de)基礎(chu)。
本(ben)(ben)文為你整理了該(gai)版(ban)本(ben)(ben)的八(ba)大核心更新亮點，并附上社區版(ban)和企(qi)業版(ban)的詳細新增功能(neng)(neng)。如果你還沒來得及(ji)深入了解，不(bu)妨現(xian)在看(kan)看(kan)，哪些能(neng)(neng)力正(zheng)好能(neng)(neng)解決你的當前(qian)需求??
重要更新
發布時序數據分析 AI 智能體 TDgpt
TDgpt 是 TDengine 內置的(de)時序數(shu)據(ju)分析 AI 智能(neng)(neng)體(ti)，具(ju)備時序數(shu)據(ju)預測(ce)、異常檢測(ce)、補齊和分類功能(neng)(neng)。它能(neng)(neng)無縫(feng)對接各種時序數(shu)據(ju)模型(xing)、大語(yu)(yu)言模型(xing)、機(ji)器學習及傳統統計(ji)算(suan)(suan)(suan)法，并支持算(suan)(suan)(suan)法動(dong)態切換，用(yong)戶(hu)只需通過一(yi)條 SQL 語(yu)(yu)句即可輕松(song)(song)體(ti)驗。此外，通過開(kai)放的(de) SDK，開(kai)發者能(neng)(neng)將自己(ji)開(kai)發的(de)AI算(suan)(suan)(suan)法或模型(xing)輕松(song)(song)集(ji)成(cheng)到 TDgpt，立即為 TDengine 全行業用(yong)戶(hu)所(suo)使用(yong)。
了解 TDgpt 的更多信息請訪問：//yakult-sh.com.cn/tdgpt
支持虛擬表
在(zai) 3.3.6.0 版本中，TDengine 正式支持虛(xu)擬表(biao)功(gong)能(neng)，真正實現了(le)“一(yi)(yi)(yi)設(she)備一(yi)(yi)(yi)張表(biao)”的(de)設(she)計(ji)理(li)念。虛(xu)擬表(biao)可以在(zai)不復(fu)制數(shu)(shu)據的(de)前提下(xia)，從(cong)多個表(biao)中選擇指定列拼接成一(yi)(yi)(yi)個邏輯(ji)上的(de)“寬表(biao)”，查(cha)詢(xun)語法與普通(tong)表(biao)完全一(yi)(yi)(yi)致(zhi)。通(tong)過(guo)基(ji)于時間戳的(de)數(shu)(shu)據對齊機制，虛(xu)擬表(biao)可自動將相同(tong)時間點的(de)數(shu)(shu)據聚合成一(yi)(yi)(yi)行(xing)，缺失(shi)部分則填(tian)充為 NULL（還可用(yong) padding 函數(shu)(shu)插值），有效提升了(le)查(cha)詢(xun)效率和數(shu)(shu)據整合能(neng)力。
此外，虛擬表(biao)(biao)支(zhi)持動態(tai)更新，隨著原始表(biao)(biao)數據的(de)變(bian)化(hua)實(shi)時同步，保證毫(hao)秒級的(de)數據更新體驗。相比傳統多表(biao)(biao) JOIN + 嵌套查詢的(de)繁瑣(suo)邏(luo)輯，虛擬表(biao)(biao)不僅大大簡化(hua)了(le)查詢編寫(xie)，也避免(mian)了(le)標(biao)簽重復存儲、標(biao)簽更新原子性差等(deng)問(wen)題。同時，虛擬表(biao)(biao)支(zhi)持動態(tai)添加和刪除(chu)列(lie)，靈活適應(ying)業務(wu)需求的(de)變(bian)化(hua)，是連接(jie) IT 與(yu) OT 世界(jie)的(de)理(li)想橋梁。
新增 Cols 函數：輕松獲取關鍵指標對應的上下文信息
在(zai)日常(chang)報表場景(jing)中(zhong)，用戶常(chang)常(chang)需要按時間(jian)(jian)窗口統計某個指標的(de)平(ping)均值(zhi)、最(zui)大值(zhi)、最(zui)小值(zhi)，以及(ji)最(zui)大值(zhi)和最(zui)小值(zhi)出現的(de)時間(jian)(jian)點。傳統 SQL 難(nan)以直接支持這一需求。在(zai) 3.3.6.0 版(ban)本中(zhong)，TDengine 推出全新 cols 函數，可用于獲取單行(xing)(xing)聚合(he)函數（如 max、min）所在(zai)行(xing)(xing)的(de)其他列值(zhi)，輕松(song)實現“最(zui)大值(zhi)對(dui)應的(de)時間(jian)(jian)點”這類查詢。示(shi)例如下：
select tbname, _wstart, avg(current),
max(current), cols(max(current), ts),
min(current), cols(min(current), ts)
from stb partition by tbnameinterval(1d)流計算優化提升
在 3.3.6.0 版本中(zhong)，TDengine 對(dui)流(liu)計算(suan)進行了多項關(guan)鍵優化，進一步提升實時分析能力(li)。
1）支持在流計算中使用虛擬表
用戶可(ke)以直(zhi)接基于(yu)“一設(she)備一張表”的建模方式進行流(liu)式計算，簡化(hua)數據處理流(liu)程。
2）支持 CONTINUOUS_WINDOW_CLOSE 觸發模式
全(quan)新引(yin)入的(de) CONTINUOUS_WINDOW_CLOSE 模式(shi)，在(zai)窗(chuang)口關閉(bi)時觸發計算(suan)，并在(zai)固定(ding)周(zhou)期內自(zi)動(dong)重算(suan)，避免因數據的(de)修改或刪(shan)除導(dao)致頻繁重算(suan)，計算(suan)資源消耗僅為傳統(tong) WINDOW_CLOSE 模式(shi)的(de) 10%。對資源敏感的(de)場景尤其友好。
3）支持窗口事件通知機制
TDengine 現已(yi)支持(chi)窗(chuang)口事(shi)件通知機制(zhi)，可在窗(chuang)口打開（WINDOW_OPEN）或關閉（WINDOW_CLOSE）時自動向外部系(xi)統發送事(shi)件，便于任務編(bian)排、系(xi)統集(ji)成和(he)數據(ju)流(liu)轉(zhuan)控(kong)制(zhi)。
4）支持為事件窗口和狀態窗口設置最小持續時長限制
用戶可(ke)以為窗(chuang)口定(ding)義最短存(cun)在(zai)時間，避(bi)免(mian)短時間波動引(yin)發不必要的計算，讓流式處(chu)理更加穩健(jian)可(ke)靠(kao)。
支持 Decimal 數據類型
隨著 TDengine 在更多行業場景中落地，許多用戶提出對高精度小數的需求，比如經緯度定位、貨幣金額、能源表計等。3.3.6.0 版本正式支持 DECIMAL 數(shu)(shu)據類型，用于存儲需要精確小(xiao)數(shu)(shu)位的數(shu)(shu)據，避(bi)免因(yin)浮點誤差(cha)導致的計算偏差(cha)。
用戶在創建普通表或超級表時，可直接定義 DECIMAL 類(lei)型的字段，例如(ru)：
create table tb (ts timestamp, value decimal(10, 2))支(zhi)持寫入、讀取、更新和刪除等完整操作，確保關鍵(jian)數據在各類(lei)應(ying)用(yong)中的精確表(biao)達與(yu)高(gao)可用(yong)處(chu)理(li)。
客戶端兼容性
長期(qi)以來，TDengine 的“胖客戶端(duan)(duan)”方案在(zai)版本(ben)兼容(rong)性方面存在(zai)一(yi)定限制。為(wei)解決這一(yi)問(wen)題，從(cong) 3.3.6.0 版本(ben)起(qi)，TDengine 客戶端(duan)(duan)庫支(zhi)持通過 WebSocket 模式建立連接(jie)，實(shi)現客戶端(duan)(duan)與服務端(duan)(duan)的版本(ben)完(wan)全解耦(ou)。
使用 WebSocket 模式后(hou)，客(ke)戶端(duan)將兼容 3.3.6.x 及(ji)未來所有(you)版本，服務(wu)端(duan)升級(ji)時，無需再(zai)同步更新客(ke)戶端(duan)，顯著降低部署(shu)和運維成本。
JDBC 客戶端高效寫入
無論是(shi)導入(ru)歷史數據(ju)，還是(shi)進(jin)行(xing)壓測(ce)驗證，用戶(hu)經常會遇到寫入(ru)性(xing)能調優的(de)難題。盡管 TDengine 官網技術文檔提供了“高效(xiao)寫入(ru)”章節，但在實際使用中，寫入(ru)瓶頸依然頻繁出(chu)現。
在(zai) 3.3.6.0 版本中，TDengine JDBC 客戶端全面(mian)升(sheng)級寫入機(ji)制(zhi)，引入 異步寫入 + Flush 確(que)認機(ji)制(zhi)。通過標準 JDBC 接口即可使用，無需(xu)改動業務邏輯(ji)，系統(tong)會在(zai)滿足(zu)一定條件后自(zi)動批量發送數據，顯著(zhu)減少網絡(luo)開銷、提(ti)升(sheng)吞(tun)吐能力。
同(tong)時(shi)，新增(zeng)機制還(huan)支持連接斷開(kai)重連，以此(ci)增(zeng)強(qiang)穩定性(xing)(xing)。實(shi)際測試顯示，在默認配置(zhi)下，單(dan)線(xian)程(cheng)寫(xie)(xie)入性(xing)(xing)能對比(bi) 3.3.5.0 提升最高(gao)超(chao)過 60 倍；寫(xie)(xie)入能力(li)可(ke)隨線(xian)程(cheng)數(shu)線(xian)性(xing)(xing)擴展，性(xing)(xing)能表現與用戶(hu)手動編寫(xie)(xie)的(de)多(duo)線(xian)程(cheng)程(cheng)序相當，但極大(da)簡化(hua)了開(kai)發(fa)難(nan)度。
集成多款主流 BI 工具，零代碼接入更高效
3.3.6.0 版本中，TDengine 在可視化分(fen)析能力(li)方(fang)面持續拓展，全(quan)面兼容多款(kuan)主(zhu)流 BI 工具，幫助用(yong)戶(hu)輕松構建數據(ju)報(bao)表與儀表盤，無需編寫一行代(dai)碼。
- 集成 Tableau：??作為全球領先的商業智能平臺，Tableau 支持多種數據源接入。用戶可通過 TDengine ODBC Connector 將標簽數據、原始時序數據或經時間聚合后的結果直接導入 Tableau，用于構建豐富的數據分析視圖與儀表盤，流程高效、使用簡單。
- 集成 Excel：配置 ODBC 連接后，Excel 也能快速訪問 TDengine 數據，用戶可像日常操作 Excel 一樣將時序數據接入分析流程，輕松生成各類圖表報表，滿足通用辦公分析需求。
- 集成 FineBI：TDengine 已完成與帆軟旗下的 FineBI 工具的適配。帆軟作為國內領先的數據分析平臺，廣泛應用于金融、制造等行業，通過接入 TDengine，可實現大規模時序數據的實時可視化。
- 集成 Perspective：Perspective 是由 Prospective.co 開發的開源數據可視化庫，基于 WebAssembly 與 Web Workers 技術，能在瀏覽器端實現高性能、交互式實時數據分析。TDengine 現已支持將數據流式接入 Perspective，為構建 Web 實時可視化應用提供強力支撐。
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其他更新
社區版
- 支持將常量值作為連接主鍵
- 支持 Greatest、Least 函數、regexp 表達式
- Interp 函數支持插值時間范圍
- 流計算在 force_window_close 模式下支持滑動窗口
- 支持為事件窗口和狀態窗口設置最小持續時長限制
- 密碼最大長度擴展到 255 位
- 支持刪除存在活躍消費者的主題
企業版
- 支持通過 KEEP 參數控制超級表的時序數據保存時長
- 支持重新整理元數據文件
- 優化多級存儲中同一層級數據文件在多個磁盤中的分布
- 大幅提升集群之間的數據同步性能
- 增量備份支持 S3 存儲
- 數據寫入任務管理支持導入導出
- 雙活支持新增數據庫自動同步
- 數據同步異常處理機制優化
除此之外，每個(ge)版本(ben)都會做很多其他的工作，比如(ru) bug 修復、功能(neng)優化(hua)等等。如(ru)果想(xiang)要了(le)解新(xin)版本(ben)（時序數據庫功能(neng)更(geng)新(xin)）更(geng)加(jia)詳(xiang)細的發(fa)布信息，可以移步至(zhi) 查看發(fa)布說明。
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