在涛思数据研发团队的努力下，TDengine 3.3.0.0 版本终于和大家见面了。这一版本中，我们引入了多项革新功能和性能优化，力求在为用户提供极致体验的同时，不断推动技术的前沿。
此次更新不仅针对开源社区版本，进行了一系列功能增强和性能提升，也为企业级用户带来了多项关键功能，如双活、S3 存储支持、传统关系型数据库的数据接入等。无论是数据处理的效率，还是系统的可靠性和安全性，新版本都有显著提升，满足从小型项目到大规模企业级部署的各种需求。
具体更新信息展示如下：
开源的时序数据库功能更新（所有版本同步更新）
1.时序数据 Join
之前版本，TDengine 只实现了 Inner Join 功能，为了更好地支持客户需求，本次 Join 功能增强支持除 Cross Join 等时序数据库中基本没有需求场景的 Join 类型外的所有 Join 类型，包括传统库中的 Left Join、Right Join、Full Join、Semi Join、Anti-Semi Join 以及时序库中特色的 ASOF Join、Window Join。
2.复合主键（重复时间戳）
在某些应用场景中，单纯使用时间戳作为主键可能导致大量的记录重复。这些重复的记录在生产环境中通常是必需的，不能仅作为单一记录进行更新处理。
为了解决这一问题，可以在创建普通表或超级表时，利用复合主键功能。用户可以指定一个额外的列作为“Primary key”，与时间戳列一起构成复合主键。当两条记录的时间戳和 Primary key 列的值都相同时，它们被视为同一条记录；如果这些值有所不同，则视为不同的记录。
语法：
| Plain Text |
3.Count Window (计数窗口查询）
窗口将时序数据拆分成有限大小的“存储桶”，每个桶包含若干条记录。通过划分窗口，可对这些记录进行聚合计算。计数窗口在 3.2.3.0 版本支持在流计算中使用，在 3.3.0.0 版本支持在查询中使用。
语法：
| Plain Text |
4.TSMA
该功能旨在提升大数据量聚合函数查询性能。通过对固定时间窗口内的数据进行预计算，并将预计算结果存储到硬盘，查询时通过读取预计算结果以提高查询性能。
语法：
| Plain Text |
| Plain Text |
5.存储压缩增强
存储压缩算法增强后，TDengine 的压缩比预期可再提升一倍以上。此前 TDengine 已经支持两级压缩，但压缩算法固定不可配置，改造后有以下增强：
6.Explorer 社区版
从很多开源用户希望有可视化管理界面的需求出发，本次版本更新提供 Explorer 社区版，具备功能包括用户登录、系统消息、监控面板、数据写入、数据浏览器、编程、流计算、数据订阅、工具、集群等。
TDengine Enterprise（企业级功能更新）
1.TDengine 双副本（+仲裁者）
部分客户期望在保证一定可靠性、可用性条件下，尽可能压缩部署成本。为此我们提出基于仲裁者的双副本方案。该方案可提供集群中“只有单个服务故障且不出现连续故障”的容错能力。
双副本的使用场景：
双副本的技术特点:
2.TDengine 双活
双活的使用场景：
3.S3 存储
S3 是可扩展、高可用的分布式存储，存储大量的非结构化数据对象，通过对象名（键值）索引到对象。S3 上的对象不能修改，且读取对象的速度较本地磁盘慢，各厂商常根据上传数据大小、读取次数、读取大小收费。
TDengine 针对 S3 存储的特殊性，做了很多优化，其优点包括：
4.数据库加密
数据库存储文件加密，读写透明。支持国标 sm4 加密算法，加密范围包括所有数据文件。
5.数据接入
本版本支持传统关系型数据库向 TDengine 平滑地进行迁移，包括：
除此之外，每个版本都会做很多其他的工作，比如 bug 修复、功能优化等等。如果想要了解新版本（时序数据库功能更新）更加详细的发布信息，可以移步至 https://github.com/taosdata/TDengine/releases/tag/ver-3.3.0.0 查看发布说明。
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