为什么与TimescaleDB相比，TDengine占用的存储空间要少得多？

与TimescaleDB相比，TDengine占用的存储空间要少得多的原因有以下几点：

1. 数据存储格式：TDengine使用了一种高效的列存储格式，称为TSF (Time Series File)，它专门针对时间序列数据进行了优化。TSF采用了压缩算法和字典编码，能够显著减小存储空间占用。
2. 数据压缩算法：TDengine采用了多种数据压缩算法，如Gorilla压缩算法和Delta压缩算法，能够对数据进行更高效的压缩，从而减少存储空间的占用。
3. 索引优化：TDengine在索引设计上进行了优化，采用了时序索引和块索引相结合的方式。这种索引设计能够更有效地支持时间范围查询，并减少了索引占用的存储空间。
4. 数据分区：TDengine支持按照时间对数据进行分区存储，每个分区可以设置不同的数据保留策略。这种分区存储方式可以根据实际需求来灵活管理数据的存储，避免了存储空间的浪费。
5. 数据压缩策略：TDengine提供了多种数据压缩策略，可以根据不同的数据特点选择适合的压缩策略。通过选择合适的压缩策略，可以有效地减少存储空间的占用。

总结起来，TDengine通过优化存储格式、压缩算法、索引设计、数据分区和压缩策略等多个方面，实现了对存储空间的高效利用，使得相同数据量下，其存储空间要比TimescaleDB少得多。对于需要存储大量时间序列数据的应用场景，TDengine是一个值得考虑的选择。

关于TDengine的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以参考腾讯云官方文档：

• TDengine产品介绍
• TDengine产品文档