TDengine和DolphinDB哪个更好，哈哈哈哈，闲来无聊分析了一下。(1)

TDengine是专为时序数据设计的，针对的是物联网、工业互联网、IT运维场景。这些场景是不需要特殊的查询函数的，更关心的是写入速度、查询速度。而且这些场景下，也需要一些其他数据库不具备的功能，比如插值、时间聚合等等

如果要问TDengine和DolphinDB最大的特色，存储引擎可能是TDengine最大的特色，性能也非常好；DolphinDB的最大特色毫无疑问是它的计算引擎。可以毫不夸张的说，DolphinDB的计算引擎是所有类别的国内外数据库中最有特色的之一。这跟DolphinDB从金融起步有关（金融行业对计算的复杂程度以及性能的要求非常高）

TDengine和DolphinDB这两个都是国产的Time Series database的优秀代表。这两个数据库还都是C语言编写的，体积小巧，只有几MB，安装也非常简单。

在License 上，TDengine更加的开放，完全开放源代码。DolphinDB由于产品的竞品更加明确，市场更加专业化，并不开放源代码也不允许免费版本在商业场景中使用。DolphinDB瞄准的是金融行业和KDB+数据库，更具体一点儿是量化交易分析的利器!在金融交易里面，很多时候用毫秒来度量时间都嫌大了些。

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在性能上，DolphinDB的很多查询和操作仅有几个毫秒，TDengine一般在几十到几百个毫秒。真的是有数量级上的差异。国外的InfluxDB 以及KDB+都不是对手(TDengine逊于KDB+,但是优于lnfluxDB)。

功能上，TDengine支持asof join语法，在多表连接操作时，时间不用精确匹配。这反而比DolphinDB在计算方面更加有优势。

总结：绘上一张Kakfa架构思维大纲脑图（xmind）

其实关于Kafka，能问的问题实在是太多了，扒了几天，最终筛选出44问：基础篇17问、进阶篇15问、高级篇12问，个个直戳痛点，不知道如果你不着急看答案，又能答出几个呢？

若是对Kafka的知识还回忆不起来，不妨先看我手绘的知识总结脑图（xmind不能上传，文章里用的是图片版）进行整体架构的梳理

梳理了知识，刷完了面试，如若你还想进一步的深入学习解读kafka以及源码，那么接下来的这份《手写“kafka”》将会是个不错的选择。

• Kafka入门

• 为什么选择Kafka

• Kafka的安装、管理和配置

• Kafka的集群

• 第一个Kafka程序

• Kafka的生产者

• Kafka的消费者

• 深入理解Kafka

• 可靠的数据传递

• Spring和Kafka的整合

• SpringBoot和Kafka的整合

• Kafka实战之削峰填谷

• 数据管道和流式处理(了解即可)

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[外链图片转存中…(img-HXI0FQE9-1714478175105)]

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