【TDengine 使用环境】
测试环境
【TDengine 版本】
docker 3.3.8.4
【操作系统以及版本】
【部署方式】容器
【遇到的问题：问题现象及影响】JAVA连接器使用原生JDBC、REST、WS这几种有没有性能或者资源消耗的对比？用哪种连接更适合
原生 JDBC 需要连接 TDengine 客户端的动态库，所以适合本地连接。
REST 和 WS 连接 TaosAdapter（提供 REST 接口），使用 REST 和 WebSocket 方式创建连接。
如果客户端和服务端不在一台机器需要使用 REST 和 WS 连接。WS 已经优化接近原生 JDBC 的水平。建议使用此连接方式。
JAVA连接器使用原生JDBC、REST、WS这几种有没有性能或者资源消耗的对比？
建议使用 websocket 方式。
我想知道性能比较和资源比较的数据 这个有提供吗
以及 慢在哪里的原因
这个你们可以在自己的环境上，基于自己的业务做测试验证。
我正在测试，结果已经可以看出来了 但是还是太懂 为什么会慢的原因
这两个分别是 jdbc 和 rest 的测试 10万 数据16线程的压测
性能涉及到 cpu、内存、磁盘IO、网络IO和带宽，任意一个先达到瓶颈，那性能也就到峰值了。
还有个问题 我目前 单线程调用一条sql要这么久吗 ？？？ 这个是我的sql select imei, lon, lat, lon2, lat2, lon3, lat3, ride_status from `iot_data`.`bike_rec_93750` where ts<‘2025-01-01T00:16:39.000+08:00’ and create_time >‘1970-01-04T08:29:22.027+08:00’ limit 400,200select imei, lon, lat, lon2, lat2, lon3, lat3, ride_status from `iot_data`.`bike_rec_93750` where ts<‘2025-01-01T00:16:39.000+08:00’ and create_time >‘1970-01-04T08:29:22.027+08:00’ limit 400,200
为什么 rest的公网流出带宽使用率这么高（后面跑满那个） jdbc的反倒没有那么多（前面2个峰值） 我想了解下原理
因为 jdbc 使用的自定的内部格式，自然比 restful 的http 协议要少很多开销。
我在8v16g服务器上用taosBenchmark 测试10w数据16线程 qps 可以到4000左右吧
java代码 用ws测试 qps 大概1100多点吧
这种qps算是正常吗 ？ 还有没有提升空间 ？
应该差不多，具体环境会有点差异，比如写入数据在存储中分散度。
写入感觉问题不大 目前测试的是读取的qps