由于受嵌入式设备资源的限制，SQLite凭借其轻小的优势在嵌入式系统的数据处理中独占鳌头，装机总量超过千亿台，远远超过大家熟悉的MySQL, Oracle等
数据库。
但SQLite真的是嵌入式系统数据库
选型的最优解吗？
在边缘计算、物联网网关、嵌入式系统中，数据往往是各种
传感器或设备采集的时序数据，这些数据具有如下鲜明的特点，1：数据是时序的，一定带有时间戳；2：数据是结构化的；3: 数据极少有更新或删除操作；4：数据产生源是唯一的；5：相对互联网应用，写多读少；6：用户关注的是一段时间的趋势，而不是某一特点时间点的值；7: 数据是有保留期限的；8：数据的查询分析一定是基于时间段和地理区域的；9：除
存储查询外，还往往需要各种统计、插值和其他实时计算操作；10：数据流量平稳。
SQLite是关系型数据库，没有利用上述数据特点，因此在存储、查询数据的性能上严重不足，而且不提供插值、不提供流式计算、不提供数据生命周期管理、无账号、无远程登录等功能，也难实现边云协同。随着物联网、工业互联网的发展，SQLite的局限越来越明显。
最近，TDengine推出了ARM版本，为边缘计算、嵌入式场景下时序数据的存储、查询、分析与计算提供一强大的工具，以解决流行的SQLite在该场景下的诸多不足，并且100%开源。与InfluxDB, OpenTSDB等其他专业时序数据库相比，除超强的插入、查询性能外，TDengine还具有几大优势，1：体量很小，安装包不到1.3M；2：占用的
CPU、内存资源很少；3：数据压缩率高，占用的存储资源大幅减少。这几大优势让TDengine在资源紧张的嵌入式系统里如鱼得水。
比SQLite，TDengine具有哪些优势？
- 提供数据库远程登录功能：你可以使用TDengine shell程序从Windows、Linux系统通过网络直接访问数据库，与使用MySQL没有区别。
- 提供数据的生命周期管理：你可以设置数据保留时长，数据超过保留时长后，会被自动删除，这样不用担心硬盘塞满。
- 提供流式计算：通过连续查询的方式，可以对一个或多个数据流进行实时计算，包括数据降采样、插值、多个数据流的聚合等等。
- 提供数据订阅服务：云端或其他设备可以订阅嵌入式系统里存储于TDengine里的符合过滤条件的数据，不用自己再去实现断点续传，不用担心网络中断等系列问题，很容易实现边云协同。
- 支持更好的并发：TDengine的服务是单个持久性进程，对每个时间序列单独建表，支持很好的并发；而SQLite只提供数据库级的锁定，在并发的读写方面性能不是很好，数据库可能会被写操作独占，从而导致其它读写操作阻塞或出错。
- 本土开源，最好的技术支持：TDengine的研发团队在北京，是中国本土100%自主开发的底层软件，没有依赖任何第三方或其他开源软件，你将获得最好的技术支持。
TDengine ARM 32位版100%开源，请访问（www.github.com/taosdata/） 获取源代码，点击技术博客，了解详细的编译和安装步骤。从下载到运行成功，几秒钟搞定。我觉得TDengine可以解决流行的SQLite在该场景下的诸多不足。
