本期周报将围绕「金融数据库」和「车联网」两个话题展开。
大家可以点击文末阅读原文，查看详细的讨论内容。
关键词：金融数据库
现在比较常见的金融行业数据库以分布式数据库和通用数据库为主，一般会围绕量化分析、交易数据等信息来进行存储和查询。虽然传统数据库和分布式数据库相对稳定和安全，但是随着业务量的增加弊端也逐渐明显，在存储和查询速度方面越来越吃力，很多金融行业的技术人也在寻求新的存储方案。
而时序数据库对于数据存储的压缩率和查询速度吸引了很多金融行业客户的关注，他们关注的交易数据也符合时序数据的特点，TDengine 也帮助很多金融行业用户解决了相关问题，例如同花顺公司，他们之前使用 PostgreSQL + LevelDB 作为数据的存储方案，但稳定性和性能逐渐不能支撑他们的业务，最后经过与 ClickHouse、InfluxDB 对比，选择了 TDengine。
关于「金融数据库」本周又有怎样的热门讨论，如果正在技术选型中的你一定不能错过本周的热门讨论。
1 ：金融分析量化系统，高频交易程序数据库通常采用哪种方式存贮数据？
2 ：用于量化投资策略（最高日频率）研究的金融数据库，用 MySQL 是否足够？有哪些可能遇到的瓶颈？
3 ：OceanBase 号称全球第一个分布式关系型金融数据库，牛叉在哪里？在 CAP 框架下有什么技术突破吗？
关键词：车联网
“车联网”一词现在热度不减，那什么是车联网？看一下百度百科的解释。
车联网的概念源于物联网，即车辆物联网，是以行驶中的车辆为信息感知对象，借助新一代信息通信技术，实现车与 X（即车与车、人、路、服务平台）之间的网络连接，提升车辆整体的智能驾驶水平，为用户提供安全、舒适、智能、高效的驾驶感受与交通服务，同时提高交通运行效率，提升社会交通服务的智能化水平。
从解释中不难看出，互联之后必定会产生很多数据，而存储和运用这些数据必然需要一款更高效、更专业的数据库，这便有了现在的时序数据库。TDengine 从创立初期就以物联网、车联网等数据处理为首要目标，又因为是分布式的并且支持 SQL 而备受行业内的用户青睐。
本周我们也整理了在知乎上热度较高的相关话题，对于车联网感兴趣的小伙伴可以点击「阅读原文」参与话题讨论。
1 ：什么是车联网？
2 ：大数据对车联网的发展有什么特殊意义？起到怎样作用？
3 ：十万辆车上传 GPS 数据高效存储和查询方式？
往期「TDengine 有态度」回顾
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