📑前言

在工業物聯網的浪潮中，數據不再是副產品，而是驅動決策的核心資產。"隨著物聯網、工業互聯網和智能監控的迅猛發展，時序數據正以前所未有的速度爆發。據預測，到2025年全球物聯網設備將達750億臺，每秒都在產生海量的時間序列數據。如何高效地存儲、管理與分析這些數據，已成為企業數字化轉型的關鍵挑戰。

作為一名長期深耕數據底層技術的開發者，我深刻體會到：選擇一款合適的時序數據庫，不僅關乎系統性能，更直接影響業務的穩定性與未來擴展性。今天，我想結合行業趨勢與真實案例，和大家聊聊時序數據庫的選型邏輯，并重點分享一款讓我眼前一亮的開源利器——Apache IoTDB。

一、為什么需要時序數據庫？

1.1 什么是時序數據？

時序數據，也稱為時間序列數據，是指按時間順序記錄的同一統計指標的數據集合。這類數據的來源主要是能源、工程、交通等工業物聯網強關聯行業的機器設備和傳感器，如汽車的車速、發動機轉速，發電風車的功率、電壓、電流等^[5]。

1.2 時序數據的典型特征

• 測點多：在工業領域，設備數量可達百萬級別，數據測點可達億級，并隨業務增長動態增加。
• 采樣頻率高：在部分振動狀態監控場景下，采樣頻次可達1kHz。
• 存儲成本高：數據的月增量可達10TB以上，并需長期存儲海量歷史數據^[5]。

時序數據庫是專門用于管理時序數據的數據庫類型。隨著物聯網設備和數據量的爆炸式增長，時序數據庫通過管理和分析歷史數據以及新產生的時序數據，能夠助力工業企業實現數字化轉型、工業4.0升級，進而達到降低成本、提高效率、提升產品質量等目的^[5]。

二、IoTDB 誕生的價值

2.1 技術背景與自主研發

IoTDB是一款國產自研的物聯網原生時序數據庫，其技術發源于清華大學，目前已歷經13年的發展。IoTDB的誕生，主要是為了解決工業物聯網時序數據管理的實時性、壓縮比、分布式部署等多方面痛點^[6][7][10]。

開源版IoTDB是Apache基金會時序數據領域第一個Top-Level項目，其核心團隊成立了天謀科技（北京）有限公司（以下簡稱“天謀科技”），專注IoTDB產品的打磨^[6][7]。

2.2 核心功能與技術架構

IoTDB提供數據采集工具，可對接多類協議，底層為純自研列式存儲文件系統TsFile，在此基礎上設計存儲、查詢計算、流處理、分析引擎，以及系統管理模塊與多種應用工具，并支持對接大數據生態，與單機版、分布式版、雙活版等多類形態部署^[6][7]。

通過多項自研技術創新成果，IoTDB在不依賴第三方系統的情況下，可以實現高吞吐、高壓縮、高可用的性能表現，并建立了物聯網場景時序數據橫向與縱向解決方案^[7]。

2.3 橫向與縱向解決方案

• 橫向解決方案：以IoTDB為時序數據系統內核，通過其優異的存、讀、寫能力，上游對接多類采集協議，下游對接多類數據分析處理平臺，可支持時序數據單平臺采集、存儲、計算、管理、應用全流程。
• 縱向解決方案：將IoTDB部署于多個平臺，實現跨廠、跨車間應用，IoTDB強大的數據同步能力與簡便的數據同步機制，可支持跨平臺端（設備側/車間側）、邊（廠側）、云（集團側）數據協同^[7]。
  

三、IoTDB 七大功能特性

IoTDB能夠實現穩定、高效、易用的時序數據管理方案，在國際數據庫基準測試性能排行榜benchANT中，IoTDB的讀、寫、壓縮指標均排名第一。其功能特性可簡單歸結為“管得好、接得住、存得下、處理強、實時性、智能性、協同性”七個詞^[7]。

3.1 管得好：基于業務，便捷建模

物聯網場景中產線、設備產生的BOM數據是按照層級，彼此關聯起來的。IoTDB實現了樹形時序數據模型，能夠直觀地與BOM數據進行對應。同時對于需要新增或變更的設備，也能夠做到自動化同步，有效降低了時序數據管理與運維的成本^[7]。

IoTDB自研的基于PBTree的元數據管理模型，可以實現億級的時間序列管理規模，并降低數據冗余，能夠通過高效的元數據存儲提高IoTDB管理的數據質量。在樹形模型基礎上，IoTDB可以對序列級的權限進行更好的控制，比如可以為集團級、工廠級、產線級數據設置不同的權限范圍，進而達到多層級數據高效管理的目的^[7]。

3.2 接得住：高頻數據、亂序數據高寫入

• 高頻數據寫入：傳統時序數據庫一般因為采用行式數據寫入，只能支持到秒級數據接入。IoTDB通過底層文件TsFile支持的列式數據寫入，達到毫秒級的數據接入，相比競品有10倍的性能優勢^[7]。
• 亂序數據寫入：亂序數據在實際場景中非常常見，IoTDB首創了亂序分離存儲引擎，用獨有的順亂序判斷機制，將順序數據與亂序數據分開，并通過多種空間合并的方法，消除亂序數據。IoTDB的亂序數據處理效率可以達到競品的4倍以上^[7]。
  

3.3 存得下：首創標準文件格式TsFile

時序數據存儲方面一直面臨海量數據導致存儲成本高昂的問題，而IoTDB通過自研的時序數據標準文件格式TsFile解決了這一難題。TsFile結合列式存儲、編碼算法、分段摘要信息、文件級索引等架構，相比通用的文件格式，對時序數據的壓縮比可以提升20%以上，達到無損壓縮10倍以上、無損壓縮100倍以上的壓縮比^[7]。

另外，TsFile架構針對時序數據特性的優化，也使得IoTDB有效提升了時序數據的寫入與查詢效率。相比競品，IoTDB的寫入吞吐量提升了2-3倍，查詢吞吐量則提升了2-10倍。值得一提的是，繼IoTDB之后，TsFile已經被Apache基金會通過成為時序數據領域第二個Top-Level項目，這意味著其不但能夠與IoTDB共同使用，還可以作為單獨文件格式進行使用^[7]。

3.4 處理強：支持時序特性查詢分析

時序數據因為強時間屬性，在查詢時用戶很可能有一些特殊的、強關聯時間的需求。IoTDB可提供降采樣查詢、最新點查詢和時間分段查詢。降采樣查詢可以去掉原始高頻數據不必要的細節，還原數據的基本趨勢；最新點查詢通過緩存每個設備的最新值，實現毫秒級響應；時序分段查詢可以根據數據的變化閾值、中斷間隔等維度進行多樣的分段查詢^[7]。

IoTDB還提供一套UDF（用戶自定義函數）體系，提供超過70種內置函數，可滿足數據修復、數據圖像、異常檢測等時序數據計算需求。如果用戶還有在這套體系之外的計算需求，也可自行在IoTDB中編輯、保存常用的UDF函數^[7]。

3.5 智能化：AINode擁抱機器學習

為了更好地讓IoTDB實現智能化分析，IoTDB團隊在2023年為IoTDB集群引入了智能分析節點AINode。AINode通過與集群管理節點（ConfigNode）、數據節點（DataNode）的交互，可以為用戶提供模型注冊、管理、推理的能力，結果可直接在IoTDB返回。同時也涵蓋了時序數據適用的多類算法和自研模型，能夠實現序列預測、異常預測等時序分析場景需要的深度學習功能^[7][8]。

3.6 實時性：內置實時流處理功能

IoTDB團隊在2023年加入了實時流處理功能，可不間斷地處理數據，并及時發現異常或分析趨勢。IoTDB中，一個流處理任務（Pipe）包含抽取（Extract）、處理（Process）、發送（Connect）三個子任務，三個子任務可由三種獨立插件進行實現，并允許用戶自定義配置三個子任務的處理邏輯和具體屬性，通過組合不同的子任務內核，實現靈活的數據ETL能力^[7][8]。

利用流處理框架，可以在IoTDB搭建完整、靈活的數據鏈路，實現毫秒級的低延遲響應，滿足端邊云數據同步、雙活集群部署、網閘穿透、實時告警、數據訂閱、異地災備、讀寫負載分庫等場景需求^[7][8]。

3.7 云邊協同：文件+引擎，全面數據協同

工業物聯網應用場景中，產生數據的設備可能來自于多個廠站，數據經常需要匯總至省域或集團進行分析，所以時序數據庫需要多終端、多環境、多平臺部署。IoTDB的數據同步基于可插拔的TsFile文件，并支持操作級、文件級的多種傳輸模式，與跨網閘傳輸、加密傳輸。同一個文件類型可在端、邊、云側進行協同傳輸，同步方案的易用性得以保障；傳輸模式多樣則保障數據傳輸的實時性、吞吐量、安全性^[7]。

同時，IoTDB的數據同步支持數據在邊側進行必要的數據清洗與計算操作，再向云側進行同步，能夠最大化地利用邊側的算力資源，同時節省云側算力資源。此外，企業因為業務擴張，往往也經常需要擴展數據庫部署規模。IoTDB的分布式架構具備高擴展性，可以達到秒級擴容、無需遷移數據、靈活調整^[7]。

四、Apache IoTDB的應用領域

目前，天謀科技構建的IoTDB解決方案在業內得到了廣泛應用，覆蓋“天、空、地、海”各個層面。IoTDB落地的主要行業與應用效果有：

• 電力：已有案例可支持千萬級設備并發，管理百億級累計數據，并支持設備端側、現場邊緣側與中心云側的端邊云數據協同傳輸，與電力行業特性的跨網閘數據傳輸^[7][8]。
• 儲能：已有案例可達到毫秒級數據寫入、毫秒級查詢響應、超90倍壓縮比，并實現大字段數據自動掛載、多字段、多路徑、多關鍵詞復雜查詢等功能^[7][8]。
• 鋼鐵：已有案例可用少量服務器管理集團全量數據，涉及裝備數百萬，時間序列達千萬，并加速了數據的加工、抽取、備份過程，性能提升1個量級^[7][8]。
• 太空：IoTDB于北郵一號衛星邊緣側成功部署，實現低CPU使用率及內存占用，與不定期關機場景下數據的自動保存與恢復，有效支持星-地數據協同^[7][8]。
• 飛機制造：已有案例壓縮率可達10倍，空間占用縮減為30%，預計節省百萬存儲成本，并協助實現異地工廠端與云中心側的分布式數據互通和統一管理，與應用層、產線層、設備層多個應用系統的數據存儲與調用^[7][8]。
• 軌道交通：已有城軌案例管理列車數能力增加1倍，采樣時間提升60%，需要服務器數降為1/9，月數據增量壓縮后大小下降95%，實現日增4140億數據點管理^[7][8]。
• 車聯網：已有案例管理約1.5億時間序列，穩定支持千萬級寫入數據與單車時間范圍查詢、單車全時間序列最新點查詢結果毫秒級返回^[7][8]。
• 先進制造：已有案例壓縮比達10倍以上，支持多種查詢方式與多點位同時查詢的需求，針對流程長、工藝復雜、精度高、數據量大的制造場景，支撐對核心指標進行實時分析^[7][8]。

目前，應用IoTDB的工業企業已經超過1000家，其中包括國家電網、中核集團、中航成飛、中國中車、中國氣象局等國內企業，和博世力士樂、德國寶馬、西門子、日本小松等海外企業。此外，IoTDB還被集成應用于華為、阿里、海爾、東方國信、用友等多個工業互聯網平臺中^[7][8]。

五、快速上手：三步體驗IoTDB

5.1 下載安裝

訪問官方下載頁：https://iotdb.apache.org/zh/Download/，獲取最新版本^[1]。

5.2 啟動服務

解壓后執行 sbin/start-server.sh，默認6667端口啟動^[3]。

5.3 寫入第一條數據（Java示例）

import org.apache.iotdb.session.Session;public class FirstIoTDB {public static void main(String[] args) {try (Session session = new Session("127.0.0.1", 6667, "root", "root")) {session.open();// 創建時間序列String device = "root.vehicle.d001";session.createTimeseries(device + ".speed", TSDataType.DOUBLE, TSEncoding.PLAIN);// 寫入數據long time = System.currentTimeMillis();double speed = 85.5;session.insertRecord(device, time, new String[]{"speed"}, new Object[]{speed});// 查詢驗證try (SessionDataSet dataset = session.executeQueryStatement("SELECT * FROM root.vehicle.*")) {while (dataset.hasNext()) {System.out.println(dataset.next());}}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}
}

結語

作為專為物聯網與時序數據打造的高性能數據庫，Apache IoTDB 憑借高效存儲、極速讀寫、靈活擴展三大核心優勢，成為處理大規模 IoT 數據及時序數據的理想之選。其開源、分布式、易集成的特性，更讓它在物聯網、工業監控、智能城市等領域具備廣泛且深入的應用潛力。?

若你正為海量時序數據的存儲、處理難題困擾，不妨給 Apache IoTDB 一次實踐機會 —— 它或許就是幫你搭建高效、穩定、可擴展數據架構的關鍵鑰匙，為你的業務數據管理突破瓶頸。

官網地址：https://iotdb.apache.org
GitHub：https://github.com/apache/iotdb