TDengine 和 MySQL 在数据查询方面的区别主要体现在以下几个方面：

查询性能

• TDengine：由于专为时序数据设计，TDengine 在处理时序数据查询时通常会有更好的性能。它采用了列式存储和数据压缩技术，这使得在查询大量时间序列数据时能够更快地从磁盘加载数据，并且减少了数据传输的带宽需求。此外，TDengine 的查询优化器可能会针对时序数据的特点进行专门的优化，例如对时间范围的快速定位和过滤。
• MySQL：虽然 MySQL 也可以处理时序数据，但由于它是为通用关系型数据设计的，所以在处理大规模时间序列数据时可能不如 TDengine 高效。MySQL 的查询优化器通常需要处理更多的索引和复杂的 SQL 语句，这可能会导致在大规模数据集上的查询性能下降。

查询语言

• TDengine：使用一种简单的 SQL-like 查询语言，但它针对时序数据做了特定的扩展，支持一些特殊的函数，如聚合函数，这些函数特别适合处理时间序列数据。例如，它可以很容易地实现时间窗口内的数据聚合、滑动窗口计算等功能。
• MySQL：使用标准的 SQL 查询语言，支持丰富的查询功能，包括复杂的连接操作、子查询、事务处理等。MySQL 的查询语言更加通用，可以处理各种类型的数据和查询需求。

扩展性和并行处理

• TDengine：设计了分布式架构，可以在多个节点上水平扩展，利用多核 CPU 并行处理查询请求。这意味着 TDengine 在大规模数据集上的查询可以利用集群中的多台机器来加速查询响应时间。
• MySQL：虽然 MySQL 也有分布式和集群解决方案（如 MySQL Cluster），但在默认情况下，它并不是为大规模分布式查询设计的。MySQL 的扩展性更多依赖于主从复制、分片（Sharding）等技术。

数据模型

• TDengine：支持超级表（Super Table）的概念，这是一种用来存储大量具有相同模式（schema）的表的方法，这使得对相似数据的查询变得非常高效。超级表可以帮助简化数据管理和查询，特别是在 IoT 场景下，很多设备产生的数据格式是一致的。
• MySQL：支持传统的表和视图模型，数据查询通常需要明确指定表名和字段，对于具有相同模式的数据，MySQL 可能需要多个表来表示，这增加了查询的复杂性。

特定功能

• TDengine：提供了针对时序数据的一些特定功能，如自动数据过期处理、数据压缩、实时数据分析等。这些功能使得 TDengine 在处理时间序列数据时更加得心应手。
• MySQL：虽然也可以通过插件或者第三方工具来增强其处理时序数据的能力，但它并不是专门为这些功能设计的。

总的来说，TDengine 和 MySQL 在数据查询方面的设计目标和服务场景不同。TDengine 以其高效的时序数据处理能力，在物联网、监控系统等领域有较好的表现；而 MySQL 则因其通用性和广泛的适用性，在各种数据库应用中都有很好的表现。选择哪种数据库取决于具体的应用需求和数据特性。