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解锁时序数据库选型密码，为何国产开源时序数据库IoTDB脱颖而出？
2.选型前的自我审视：明确你的需求 （一）业务场景剖析 不同的业务场景对时序数据库有着截然不同的需求，这就好比不同的车型适用于不同的路况和驾驶需求。 [False, 100, 1, 188.1, 688.25, "test03"], [True, 0, 0, 0, 6.25, "test04"], ] timestamps = [1, 2, 5.IoTDB：国产之光的独特魅力 （一）IoTDB 简介 IoTDB 是一款由清华大学主导开发的开源时序数据库，如今已成长为 Apache 基金会的顶级项目，在时序数据库领域中占据着重要的地位 。 根据国际权威数据库性能基准榜单 TPCx-IoT 的测试结果，基于 IoTDB 开发的国产化时序数据库软件 TimechoDB 在物联网场景中，性能指标相比第二名提高了 86%，系统成本降低了 68% 如果你对 IoTDB 的企业版感兴趣，想要了解更多关于企业版的功能、优势以及应用案例等信息，可以访问企业版官网：Apache IoTDB_国产开源时序数据库_时序数据管理服务商-天谋科技Timecho
1.5K10编辑于 2025-07-19 时序数据库选型指南：以Apache IoTDB为例看国产时序数据库的优势与实践
面对如此海量的时序数据处理需求，如何选择合适的时序数据库成为企业数字化转型的关键问题。 一、 时序数据挑战：大数据时代的时间序列洪流 时序数据与传统关系型数据有着本质区别。 传统的关系型数据库在这些场景下往往力不从心，专门设计的时序数据库应运而生。 二、选型指南：五个维度的实用考量 在选择时序数据库时，企业应从多个维度进行综合评估，确保选型能够满足当前及未来的业务需求。 优秀的时序数据库应支持灵活的数据模型，能够高效处理多层次、多维度的时序数据。 查询语言应简单易用，支持丰富的时间窗口聚合函数，能够满足复杂业务分析需求。 三、国产力量：Apache IoTDB的技术优势与应用实践 在众多时序数据库解决方案中，Apache IoTDB（物联网数据库）作为国产自研的代表，展现了在时序数据管理领域的强大技术实力。 国产时序数据库的力量正在改变数据处理的规则。
22910编辑于 2026-01-22国产工业时序数据库—DolphinDB的技术突破与实践优势
正是由于这些痛点，企业迫切需要一种专为工业时序数据设计、具备原生分布式架构和极致性能的新型数据库系统。2. 国产时序数据库的 DolphinDB 的存算一体与革新架构数据的爆炸式增长与实时智能的需求，是贯穿工业、金融、交通等各行各业的时代映射。 DolphinDB 正是顺应这一时代趋势应运而生的国产高性能时序数据库平台。 2.1 存算一体与极致性能：面向时序的深度优化DolphinDB 从底层存储到计算引擎都进行了针对时序数据的深度优化，实现了数据存储与计算的紧密集成（存算一体），突破了传统数据库的性能瓶颈。 面对数据洪流和国产化替代的战略要求，企业在工业时序数据库的技术选型上，必须突破传统思维，转向综合考量“性能、功能与服务”的价值体系。
20610编辑于 2026-01-30- 来自专栏全栈程序员必看
时序数据 mysql存储_【时序数据库】时序数据库介绍
1.基本概念 时序数据库(Time Series Database)是用于存储和管理时间序列数据的专业化数据库。时序数据库特别适用于物联网设备监控和互联网业务监控场景。 下面介绍下时序数据库的一些基本概念(不同的时序数据库称呼略有不同)。 1.1 度量(metric) 监测数据的指标，例如风力和温度。相当于关系型数据库中的table。 5.传统关系型数据库存储时序数据的问题 很多人可能认为在传统关系型数据库上加上时间戳一列就能作为时序数据库。数据量少的时候确实也没问题。 如何更低成本的存储这些数据，将成为时序数据库需要解决的重中之重。 6.时序数据库发展简史与现状 目前，DB-Engines把时间序列数据库作为独立的目录来分类统计，下图就是2018年业内流行的时序数据库的关注度排名和最近5年的变化趋势。
5.4K10编辑于 2022-11-10 工业物联网中，国产时序数据库如何提升良品率与效率？
过去，这种优化依赖老师傅的“手感”或昂贵的国外软件；今天，以国产时序数据库为核心的新一代技术方案，正在为制造业注入全新的智慧基因。 其次，以 DolphinDB 为代表的国产时序数据库技术取得了长足进步。在数据处理性能、系统稳定性、工业协议支持等方面已经达到甚至超越了国际同类产品水平。这为制造业提供了既先进又安全可控的技术选择。 2 国产时序数据库——生产优化的数据基石 机遇已至，但将海量数据转化为生产力，首先需要一个能处理工业级数据洪流的坚实底座。这正是国产时序数据库发挥核心价值的舞台。 国产时序数据库的崛起，标志着中国制造业拥有了一把开启高质量与高效率之门的自主钥匙。它不仅仅是一项技术工具，更是推动产业从“经验依赖”转向“数据驱动”的核心引擎。 随着人工智能算法的深度融入以及与工业互联网平台的广泛协同，以 DolphinDB 为代表的国产时序数据库，将持续赋能更复杂的生产场景。
15110编辑于 2026-03-10- 来自专栏全栈程序员必看
mysql时序性数据库_时序数据库入门
数据库的模型包含关系型、key-value 型、Document 型等很多种，那么为什么新型的时序数据库成为监控数据存储的新宠呢？ 下面就会从 为什么需要时序数据库？ 时序数据库的数据结构 两个方面来介绍一下时序数据库。 1. 事实上，你完全可以可以使用非时序序列的数据库，并且也确实有人是这样做的。 **注**： 数据源 Percona，2017 年 2 月. 为什么需要时序数据库？ 1.3 场景选择 是否所有的数据都适合用时序数据库来存储？ 答案：是否定的，时序数据库提供了针对大量数据的插入操作，但同时数据的读取延迟也相对增加。而且时序数据库不支持 SQL 的数据查询。 、卡车、物理容器、运货托盘 金融交易系统： 传统证券、新兴的加密数字货币 事件应用程序： 跟踪用户、客户的交互数据 商业智能工具： 跟踪关键指标和业务的总体健康情况 2.
3K30编辑于 2022-11-09 - 来自专栏全栈程序员必看
时序数据库介绍_时序数据库公司
目录 1 .什么是InfluxDB 2.那么时序数据有什么特点呢？ 3.对于时序数据，我们总结了以下特点： 4.业务方常见需求 5.时序数据库为了解决什么问题？ 根据DB-Engines等数据库趋势跟踪和行业分析网站发布的信息，时序型数据库是数据库市场中份额增长最快的部分。 这意味着底层数据平台需要发展以应对新的工作负载的挑战，以及更多的数据点、数据源、监控维度、控制策略和精度更高的实时响应，对下一代时序中台提出了更高的要求 2.那么时序数据有什么特点呢？ 2.写入特点：高并发写入，且不会更新（轨迹不会更新）【基本上都是插入，没有更新的需求】。 为什么通用数据库在时序场景上不是最优的选择呢？许多通用数据库正在为时序数据添加一些支持，虽然可能很容易使用，但它们基本上都不是针对海量时序数据的吞吐量和实时操作而设计的。
3.1K20编辑于 2022-11-10 - 来自专栏全栈程序员必看
时序数据库应用_tsdb时序数据库
版本为基础的对象关系型数据库管理系统。 使用终端命令行客户端链接数据库 psql -h 数据库服务器ip -d 库名 -U 用户名 2.DDL部分指令 \c testdatabase 创建库 \dn 列出所有 \l 库列表 \ 4.导出/入表 （1）以csv文件导出info表 \COPY (select * from info) TO /root/info.csv DELIMITER ‘,’ CSV HEADER （2） user=postgres password=xxxxx dbname=testdatabase” –table=public.* –s > /tmp/testdb_public.sql; （2） ，在时序处理上表现是比较出色的，如果有针对于时间维度的比较重的表需要做一些优化，可以考虑引入时序数据库的选型，而且大体DML语句与mysql类似，只是部分DDL语句有些区别，希望文章对您有所帮助 原创，
2.7K20编辑于 2022-11-10 TDengine持续领跑国产数据库权威榜单——墨天轮时序数据库排行榜
在这一权威榜单中，涛思数据旗下的TDengine连续多次蝉联时序数据库类别榜首。 02 架构创新：从时序数据库到全链路解决方案TDengine的创新之处在于它不仅仅是一个时序数据库，更是一个完整的时序数据处理平台。其架构设计体现了“极简时序数据处理平台”的理念。 根据墨天轮数据，TDengine落地案例数达88个，居国产时序数据库首位。 所有需要采集数据的场景，都可以使用时序数据库。” 目前TDengine落地案例数达88个，居国产时序数据库首位。Q：TDengine在生态建设和未来布局上有何特点？
89110编辑于 2025-11-20- 来自专栏仙士可博客
时序数据库学习一:什么是时序数据库
时序数据库 时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。 1:持续产生海量数据,没有波峰波谷 2:每条数据都带有时间戳 3:数据不可变,只会一直添加 4:高效的存储压缩效率 5:时序唯一性:某一个时刻的某一个指标只会有一条(一组也视为一条)数据 6:单条数据没有意义 ,看某一个时间段的所有数据才有意义 时序数据库的基本概念 Time series （时间序列，简称时序或者时序数据）：根据wiki百科[2]，其数学定义是这样：In mathematics, a time 翻译过来的要点就是 1）源于数学学科； 2）是按时间顺序索引的一系列数据点。因此也多翻译为“时序数据”。3）最常见的是在连续的相等间隔时间点上获取的序列。4）是一个离散时间的数据序列。 时序数据库的项目 事实上，业界流行的ClickHouse、Apache IoTDB等也属于时序数据库范畴。
3.7K20编辑于 2022-05-27 时序数据库
时序数据库的核心特点 时序数据库专门存储按时间顺序生成的数据（如监控指标、传感器数据），其核心特点是高写入吞吐和时间范围查询。数据通常带有时间戳，写入后极少更新，但需支持高效的时间区间聚合分析。 InfluxDB企业版的双层架构设计 META节点与DATA节点分离的设计源于场景差异： META节点：存储元信息（数据库/表结构），需强一致性（CP模型），采用Raft算法保证容错与即时一致性，通常3 DATA节点一致性的关键技术 多副本与故障处理 自定义副本数：灵活设置副本数量（如2/3副本），而非固定等于节点数，提升资源利用率。 时序数据的不可变性简化修复逻辑——仅需补全缺失记录。 时序数据库的写入密集型特性决定了DATA节点采用AP模型，而元数据管理需CP保证。 权衡的艺术：强一致性（如Raft）牺牲性能，最终一致性（如反熵）需容忍短暂不一致。
21010编辑于 2025-12-18国产时序数据库：信创生态下，谁在为万物互联“记账”？
在万物互联的时代，国产时序数据库的江湖格局又是怎样的？本文将为你深度科普。一、什么是时序数据库？解决的是“时间”的问题简单来说，时序数据库是专门用于处理带时间标签（即时间序列）数据的数据库。 工业互联网、智能电网、金融量化交易、自动驾驶数据闭环——这些场景的底层，都需要一个强大的时序数据库来支撑。2. 三、国产时序数据库的江湖格局：三足鼎立，各显神通目前，国产时序数据库市场已经跑出了一批具有竞争力的选手。与通用数据库领域动辄上百家厂商的混战不同，时序数据库领域技术门槛更高，格局相对清晰。 信创适配：TDengine已全面适配鲲鹏、飞腾等国产芯片，以及麒麟、统信等国产操作系统，在能源、军工等核心领域替代国外产品的能力已得到大规模验证。2. 2. 你希望数据库“单打独斗”还是“全家桶”？
12610编辑于 2026-04-14时序数据库是什么？能源行业国产化替换的入门必看
时序数据库正是为解决这类问题而生的专业数据基础设施。理解它，是能源行业推进信创国产化替换的关键认知起点。 时序数据库的工作原理：如何实现“海量写入+秒级响应”？时序数据库是如何运作的？ 能源行业正从“设备监测”向“业务+设备”混合时序分析演进，覆盖更广业务维度。 “国产时序能力不足”？→ 认知需更新。 总结与延伸：从认知到行动，国产时序能力正成为能源新基建底座时序数据库是什么？ 它是能源数字化转型中，承载设备生命体征的“数字脉搏监护仪”。 选择具备成熟时序处理能力的国产数据库，不仅有助于满足合规要求，更能提升数据采集完整性、查询响应及时性、分析建模灵活性。在构建新型电力系统与智慧能源体系过程中，时序数据基础设施已成为不可或缺的一环。
10900编辑于 2026-03-11喜报｜DolphinDB 登 DB-Engines 时序数据库全球第五，国产第一
2026年3月，国际权威数据库排名机构 DB-Engines 最新更新各类数据库排行榜，DolphinDB 凭借卓越的综合实力，成功跻身时序数据库（TSDB）全球 TOP 5，该名次为国产时序数据库迄今为止最佳排名 ，同时居向量数据库（VectorDB）榜单全球 TOP 8，再次彰显国产数据库的硬核底气与全球竞争力。 在时序数据库领域，DolphinDB 早已确立领先地位：国内市场中，它长期稳居国产时序数据库榜首，服务于中信证券、长江电力、比亚迪等近200家头部企业，成为金融、电力、制造等核心场景的首选解决方案；全球舞台上 全球总榜国产位居前列，综合实力凸显值得关注的是，本次排名中，DolphinDB 在全球共计389个数据库的总榜中位列第66位，为所有国产数据库类别中的第二，展现出多模型数据库的综合实力优势，其多场景适配能力获得全球行业认可 作为一款多模型数据库，DolphinDB 并非单一类型数据库，而是集时序、向量、关系型等多种数据模型于一体，能够高效处理时序数据流、向量检索、结构化查询等多种场景需求，无需额外部署多套数据库系统，大幅降低企业数据管理成本
15910编辑于 2026-03-03- 来自专栏生物信息学、python、R、linux
monocle 2拟时序分析
monocle做拟时序分析首先要构建CDS需要3个矩阵：expr.matrix、pd、fd，其次将Seurat中的对象转换为monocle识别的对象。 然后选择想要做拟时序依据的基因就可以了,如果已知开始和结束的细胞，将过程开始时收集的细胞与结束时收集的细胞简单地进行比较，并找到差异表达的基因，做拟时序依据的基因，根据时间点的差异分析选择基因通常非常有效 ：expr.matrix、pd、fd # 将Seurat中的对象转换为monocle识别的对象 #cds <- importCDS(GetAssayData(seurat.object)) #选择做拟时序的亚群 Mono_tj<-subset(seurat.object, idents = c(1,2,4,6,7)) Mono_matrix<-as(as.matrix(GetAssayData(Mono_tj unsup_clustering_genes$gene_id) #用DDRtree 进行降维分析 Mono.cds <- reduceDimension( Mono.cds, max_components = 2,
2.4K10发布于 2020-04-01 - 来自专栏DevOps
时序数据库：TDengine与其他时序数据库比对测试
为了更客观的对比TDengine和其他时序数据库（Time-Series Database）的性能差异，本项目采用由InfluxDB团队开源的性能对比测试工具来进行对比测试，相同的数据产生器，相同的测试用例 本测试项目目前支持以下时序数据库的对比测试 InfluxDB TDengine 本项目的Github链接：https://github.com/liu0x54/timeseriesdatabase-comparisons 因为测试模拟数据先生成并写入硬盘文件，由数据加载程序从文件中读取一条条的数据写入语句，写入时序数据库。这种方式能够将数据产生过程中的性能差异排除。 root权限。 写入测试 本测试包提供了一个run.sh脚本，自动执行将docker容器按指定IP地址运行起来，然后产生数据，写入数据文件，并写入时序数据库。 除核心的快10倍以上的时序数据库（Time-Series Database）功能外，还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的工作量。
3.3K10编辑于 2024-03-29 - 来自专栏全栈程序员必看
Prometheus时序数据库
Prometheus时序数据库 一、Prometheus 1、Prometheus安装 1）源码安装 prometheus安装包最新版本下载地址：https://prometheus.io/download rules文件的周期，默认为1min scrape_timeout: 15s # 设定抓取数据的超时时间，默认为10s external_labels: # 额外的属性，会添加到拉取得数据并存到数据库中 1）表达式浏览器 在浏览器中，输入部署prometheus数据库的机器ip地址以及端口号 http://localdns:9090/graph 界面展示如下，就可以通过浏览器查看Prometheus中的数据 2）Grafana图形界面 安装启动 wget https://s3-us-west-2.amazonaws.com/grafana-releases/release/grafana-5.2.3.linux-amd64 2 点击"Data Sources"。 3 点击"Add data source"。 4 数据源Type选择“Prometheus”。
2.9K20编辑于 2022-11-10 - 来自专栏全栈程序员必看
时序数据库 mysql_时序数据库 应用场景
InfluxDB 是一个开源分布式时序、事件和指标数据库。使用 Go 语言编写，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展。 , median 一系列函数，方便统计 Native HTTP API, 内置http支持，使用http读写 Powerful Query Language 类似sql 操作介绍 远程连接 创建及使用数据库 REATE RETENTION POLICY “rp_name” ON “db_name” DURATION 30d REPLICATION 1 DEFAULT rp_name：策略名 db_name：具体的数据库名 hours d days w weeks INF infinite REPLICATION 1：副本个数，这里填1就可以了 DEFAULT设为默认的策略 目前，我们已经influxdb+grafana应用到数据库监控
2.3K20编辑于 2022-11-09 - 来自专栏JVMGC
国产开源MIT开源协议,风电场监控项目,数据存储采用时序数据库
一、项目概述 此项目为模拟风电场监控项目，模拟一个电厂、六台风机，数据采用随机数实时插入到时序数据库中，再由websocket+quartz从时序数据库中取出推送到界面展示。 2.从技术发展角度和用户需求来看，软件结构本身应能与其它应用系统集成，做到信息共享和资源共享。 3.互操作性—支持实时数据库的数据接口，并通过标准关系数据库接口(ODBC，OLE DB)实现与ERP及其它MIS系统的数据集成。 五、 数据库设计 5.1 物理视图 5.2 E-R图 六、系统功能 6.1 完整实时数据展现 该系统采用时序数据库系统实现风电场的所有风电机组、风速、发电量等运行情况的远程监视和接收汇总，使各级部门都能及时的了解风电机组运行状态和发电状况 七、界面设计 八、性能测试 提供了时序数据库的插入性能测试：单标签多数据和多标签多数据。 更多功能广大网友可以继续挖掘。
2.2K11编辑于 2023-03-10 AI Agent 爆发前夜：一家国产时序数据库厂商的 基座 布局之路
2026年3月9日，国产时序数据库厂商TDengine悄然变更官网slogan——"TDengine，构建AI时代的工业数据基座"。 从"高性能时序数据库"到"AI时代的工业数据基座"，这不是营销话术的调整，而是一家2B软件公司对自身价值定位的重新锚定。解析：为什么说"数据基座"是AI时代的关键基础设施？ 作为一款开源、高性能、云原生的时序数据库，TSDB专注于解决时序空间大数据的存储、查询、分析和计算问题。 在国产时序数据库领域，TDengine已稳居领先地位，墨天轮中国数据库流行度排行榜显示，其持续六年蝉联国产时序数据库第一。但仅有TSDB还不够。 2016年底，TDengine创始人陶建辉因看到物联网、工业互联网的高速发展，判断市场需要一款高性能、具备水平扩展能力的时序数据库，开启了人生的第三次创业。
13810编辑于 2026-03-23
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