时序数据库引言
IoTDB 是什么
Apache IoTDB 是一个开源的物联网原生数据库，专为满足大规模物联网和工业物联网（IoT/IIoT）应用对数据、存储和分析的严苛要求而设计。该项目由清华大学大数据系统软件团队研发，2018 年捐赠给 Apache 基金会，经过近两年的孵化，于 2020 年正式晋升为顶级项目。
它本质上是一个分布式、高压缩、低延迟的时序数据库。其核心设计理念是将'设备 - 测点 - 时间'抽象成树形路径（例如 root.factory.line1.sensor1.temperature），底层采用 TsFile 列式存储格式。这种架构不仅支持 SQL 查询、流计算和 AI 推理节点，还能灵活部署在从树莓派到千节点集群的各种环境中。
为什么选择 IoTDB
IoT 场景通常面临三大痛点：
- 写入压力：百万级设备以 1kHz 采样，峰值可达每秒数十亿点。
- 存储成本：原始数据量巨大，PB 级数据需长期保存。
- 查询效率：既要秒级获取最新值，又要离线分析三年趋势。
传统关系型数据库或通用 NoSQL 在此类场景下往往力不从心。IoTDB 通过'时间分区 + 列式编码 + 双层索引'将磁盘占用降低约 90%，利用'乱序数据合并 + 内存表 + 异步刷盘'支撑千万点/秒的写入，并借助'时间索引 + 布隆过滤器'将点查延迟控制在毫秒级。
背景与价值
随着物联网和人工智能的发展，时间序列数据呈指数级增长。这类数据带有时间戳和数值，广泛存在于传感器监控、金融交易、系统日志等领域。时序数据库针对此类数据的高冗余性，采用了专门的压缩算法和存储格式，大幅降低了存储需求。同时，优化的索引机制使其能在大规模数据集中快速检索信息，无论是智能家居的环境监测，还是智能工厂的设备预警，都能提供实时支持。
选型前的自我审视：明确你的需求
业务场景剖析
不同场景对数据库的要求差异巨大。在物联网领域，如智能工厂的设备状态监测，需要极高的并发写入能力和高效的设备管理功能，确保异常发生时能迅速报警。金融场景中，股票价格、汇率等数据对实时性和准确性要求极高，需要支持移动平均线等复杂指标计算。系统监控则关注 CPU、内存等性能指标的长期存储和历史趋势分析。
关键指标考量
- 数据写入频率：高频传感器可能每秒甚至每毫秒产生数据，数据库需支持批量写入、异步处理，避免积压丢失。
- 存储规模：工业数据易达 TB 甚至 PB 级，需具备分布式扩展能力，配合高效压缩算法降低成本。
- 查询复杂度：从简单的时间范围查询到多序列关联分析，数据库需具备强大的聚合计算能力。
- 实时性要求：实时监控或交易系统要求极低延迟，需选择能提供毫秒级响应能力的方案。
核心功能大揭秘：衡量数据库的硬实力
写入性能
高吞吐量是时序数据库的立身之本。IoTDB 通过优化写入算法和存储结构，能够稳定处理海量数据。相比 InfluxDB 的基于时间序列索引结构，IoTDB 在大规模监控场景下同样能轻松应对每秒数千个时间序列的写入请求。
CREATE DATABASE power;
INSERT INTO root.power.Station001.Battery01(timestamp, voltage, current) VALUES(now(), 3.67, 120.5);
数据压缩
存储成本随数据量增长而飙升。IoTDB 采用差分编码、游程编码等算法减少冗余。差分编码计算相邻点差值，霍夫曼编码根据频率分配长度，游程编码压缩连续重复值。实际应用中，可根据数据特点权衡压缩比与速度。
from iotdb.Session Session
iotdb.utils.IoTDBConstants TSDataType
iotdb.utils.Tablet Tablet
ip =
port =
username =
password =
session = Session(ip, port, username, password)
session.()
measurements = [, , ]
data_types = [TSDataType.INT32, TSDataType.FLOAT, TSDataType.DOUBLE]
values = [
[, , ],
[, , ],
[, , ]
]
timestamps = [, , ]
tablet = Tablet(, measurements, data_types, values, timestamps)
session.insert_tablet(tablet)
session.execute_statement() dataset:
dataset.has_next():
(dataset.())
session.close()
