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Apache IoTDB 国产时序数据库核心功能与快速上手
Apache IoTDB 是一款开源时序数据库，专为工业物联网场景设计。它基于自研 TsFile 文件格式，支持高并发写入、乱序数据处理及高效压缩。核心特性包括树形数据模型管理、实时流处理、AINode 智能分析及云边协同能力。广泛应用于电力、储能、钢铁等行业，支持端边云数据同步。提供 Java 等客户端 SDK，便于集成到现有系统中。
Apache IoTDB 是一款开源时序数据库，专为工业物联网场景设计。它基于自研 TsFile 文件格式，支持高并发写入、乱序数据处理及高效压缩。核心特性包括树形数据模型管理、实时流处理、AINode 智能分析及云边协同能力。广泛应用于电力、储能、钢铁等行业，支持端边云数据同步。提供 Java 等客户端 SDK，便于集成到现有系统中。
在工业物联网的浪潮中，数据不再是副产品，而是驱动决策的核心资产。随着物联网、工业互联网和智能监控的迅猛发展，时序数据正以前所未有的速度爆发。据预测，到 2025 年全球物联网设备将达 750 亿台，每秒都在产生海量的时间序列数据。如何高效地存储、管理与分析这些数据，已成为企业数字化转型的关键挑战。
时序数据，也称为时间序列数据，是指按时间顺序记录的同一统计指标的数据集合。这类数据的来源主要是能源、工程、交通等工业物联网强关联行业的机器设备和传感器，如汽车的车速、发动机转速，发电风车的功率、电压、电流等。
时序数据库是专门用于管理时序数据的数据库类型。随着物联网设备和数据量的爆炸式增长，时序数据库通过管理和分析历史数据以及新产生的时序数据，能够助力工业企业实现数字化转型、工业 4.0 升级，进而达到降低成本、提高效率、提升产品质量等目的。
IoTDB 是一款国产自研的物联网原生时序数据库，其技术发源于清华大学，目前已历经 13 年的发展。IoTDB 的诞生，主要是为了解决工业物联网时序数据管理的实时性、压缩比、分布式部署等多方面痛点。
开源版 IoTDB 是 Apache 基金会时序数据领域第一个 Top-Level 项目，其核心团队成立了天谋科技（北京）有限公司（以下简称'天谋科技'），专注 IoTDB 产品的打磨。
IoTDB 提供数据采集工具，可对接多类协议，底层为纯自研列式存储文件系统 TsFile，在此基础上设计存储、查询计算、流处理、分析引擎，以及系统管理模块与多种应用工具，并支持对接大数据生态，与单机版、分布式版、双活版等多类形态部署。
通过多项自研技术创新成果，IoTDB 在不依赖第三方系统的情况下，可以实现高吞吐、高压缩、高可用的性能表现，并建立了物联网场景时序数据横向与纵向解决方案。
横向解决方案：以 IoTDB 为时序数据系统内核，通过其优异的存、读、写能力，上游对接多类采集协议，下游对接多类数据分析处理平台，可支持时序数据单平台采集、存储、计算、管理、应用全流程。
纵向解决方案：将 IoTDB 部署于多个平台，实现跨厂、跨车间应用，IoTDB 强大的数据同步能力与简便的数据同步机制，可支持跨平台端（设备侧/车间侧）、边（厂侧）、云（集团侧）数据协同。
IoTDB 能够实现稳定、高效、易用的时序数据管理方案，在国际数据库基准测试性能排行榜 benchANT 中，IoTDB 的读、写、压缩指标均排名第一。其功能特性可简单归结为'管得好、接得住、存得下、处理强、实时性、智能性、协同性'七个词。
物联网场景中产线、设备产生的 BOM 数据是按照层级，彼此关联起来的。IoTDB 实现了树形时序数据模型，能够直观地与 BOM 数据进行对应。同时对于需要新增或变更的设备，也能够做到自动化同步，有效降低了时序数据管理与运维的成本。
IoTDB 自研的基于 PBTree 的元数据管理模型，可以实现亿级的时间序列管理规模，并降低数据冗余，能够通过高效的元数据存储提高 IoTDB 管理的数据质量。在树形模型基础上，IoTDB 可以对序列级的权限进行更好的控制，比如可以为集团级、工厂级、产线级数据设置不同的权限范围，进而达到多层级数据高效管理的目的。
高频数据写入：传统时序数据库一般因为采用行式数据写入，只能支持到秒级数据接入。IoTDB 通过底层文件 TsFile 支持的列式数据写入，达到毫秒级的数据接入，相比竞品有 10 倍的性能优势。
乱序数据写入：乱序数据在实际场景中非常常见，IoTDB 首创了乱序分离存储引擎，用独有的顺乱序判断机制，将顺序数据与乱序数据分开，并通过多种空间合并的方法，消除乱序数据。IoTDB 的乱序数据处理效率可以达到竞品的 4 倍以上。
时序数据存储方面一直面临海量数据导致存储成本高昂的问题，而 IoTDB 通过自研的时序数据标准文件格式 TsFile 解决了这一难题。TsFile 结合列式存储、编码算法、分段摘要信息、文件级索引等架构，相比通用的文件格式，对时序数据的压缩比可以提升 20% 以上，达到无损压缩 10 倍以上、无损压缩 100 倍以上的压缩比。
另外，TsFile 架构针对时序数据特性的优化，也使得 IoTDB 有效提升了时序数据的写入与查询效率。相比竞品，IoTDB 的写入吞吐量提升了 2-3 倍，查询吞吐量则提升了 2-10 倍。值得一提的是，继 IoTDB 之后，TsFile 已经被 Apache 基金会通过成为时序数据领域第二个 Top-Level 项目，这意味着其不但能够与 IoTDB 共同使用，还可以作为单独文件格式进行使用。
时序数据因为强时间属性，在查询时用户很可能有一些特殊的、强关联时间的需求。IoTDB 可提供降采样查询、最新点查询和时间分段查询。降采样查询可以去掉原始高频数据不必要的细节，还原数据的基本趋势；最新点查询通过缓存每个设备的最新值，实现毫秒级响应；时序分段查询可以根据数据的变化阈值、中断间隔等维度进行多样的分段查询。
IoTDB 还提供一套 UDF（用户自定义函数）体系，提供超过 70 种内置函数，可满足数据修复、数据图像、异常检测等时序数据计算需求。如果用户还有在这套体系之外的计算需求，也可自行在 IoTDB 中编辑、保存常用的 UDF 函数。
为了更好地让 IoTDB 实现智能化分析，IoTDB 团队在 2023 年为 IoTDB 集群引入了智能分析节点 AINode。AINode 通过与集群管理节点（ConfigNode）、数据节点（DataNode）的交互，可以为用户提供模型注册、管理、推理的能力，结果可直接在 IoTDB 返回。同时也涵盖了时序数据适用的多类算法和自研模型，能够实现序列预测、异常预测等时序分析场景需要的深度学习功能。
IoTDB 团队在 2023 年加入了实时流处理功能，可不间断地处理数据，并及时发现异常或分析趋势。IoTDB 中，一个流处理任务（Pipe）包含抽取（Extract）、处理（Process）、发送（Connect）三个子任务，三个子任务可由三种独立插件进行实现，并允许用户自定义配置三个子任务的处理逻辑和具体属性，通过组合不同的子任务内核，实现灵活的数据 ETL 能力。
利用流处理框架，可以在 IoTDB 搭建完整、灵活的数据链路，实现毫秒级的低延迟响应，满足端边云数据同步、双活集群部署、网闸穿透、实时告警、数据订阅、异地灾备、读写负载分库等场景需求。
工业物联网应用场景中，产生数据的设备可能来自于多个厂站，数据经常需要汇总至省域或集团进行分析，所以时序数据库需要多终端、多环境、多平台部署。IoTDB 的数据同步基于可插拔的 TsFile 文件，并支持操作级、文件级的多种传输模式，与跨网闸传输、加密传输。同一个文件类型可在端、边、云侧进行协同传输，同步方案的易用性得以保障；传输模式多样则保障数据传输的实时性、吞吐量、安全性。
同时，IoTDB 的数据同步支持数据在边侧进行必要的数据清洗与计算操作，再向云侧进行同步，能够最大化地利用边侧的算力资源，同时节省云侧算力资源。此外，企业因为业务扩张，往往也经常需要扩展数据库部署规模。IoTDB 的分布式架构具备高扩展性，可以达到秒级扩容、无需迁移数据、灵活调整。
目前，天谋科技构建的 IoTDB 解决方案在业内得到了广泛应用，覆盖'天、空、地、海'各个层面。IoTDB 落地的主要行业与应用效果有：
目前，应用 IoTDB 的工业企业已经超过 1000 家，其中包括国家电网、中核集团、中航成飞、中国中车、中国气象局等国内企业，和博世力士乐、德国宝马、西门子、日本小松等海外企业。此外，IoTDB 还被集成应用于华为、阿里、海尔、东方国信、用友等多个工业互联网平台中。
访问官方下载页：https://iotdb.apache.org/zh/Download/，获取最新版本。
解压后执行 sbin/start-server.sh，默认 6667 端口启动。
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();
// 创建时间序列
String device = "root.vehicle.d001";
session.createTimeseries(device + ".speed", TSDataType.DOUBLE, TSEncoding.PLAIN);
// 写入数据
long time = System.currentTimeMillis();
double speed = 85.5;
session.insertRecord(device, time, new String[]{"speed"}, new Object[]{speed});
// 查询验证
try (SessionDataSet dataset = session.executeQueryStatement("SELECT * FROM root.vehicle.*")) {
while (dataset.hasNext()) {
System.out.println(dataset.next());
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
作为专为物联网与时序数据打造的高性能数据库，Apache IoTDB 凭借高效存储、极速读写、灵活扩展三大核心优势，成为处理大规模 IoT 数据及时序数据的理想之选。其开源、分布式、易集成的特性，更让它在物联网、工业监控、智能城市等领域具备广泛且深入的应用潜力。
官网地址：https://iotdb.apache.org GitHub：https://github.com/apache/iotdb
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JavaScript 字符串转义/反转义；Java 风格 \uXXXX（Native2Ascii）编码与解码。 在线工具，Escape 与 Native 编解码在线工具，online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
使用 Prettier 在浏览器内格式化 JavaScript 或 HTML 片段。 在线工具，JavaScript / HTML 格式化在线工具，online