时序数据库专为存储时间序列数据设计，具备高并发写入、高效查询及低存储成本优势。解析其核心架构包括写入层、存储层和查询层，对比 TDengine、InfluxDB 等产品特性，提供工业物联网场景下的数据模型设计、写入策略优化及部署方案建议。内容涵盖从入门到源码研究的进阶路径，帮助开发者理解时序数据库在工业监控与故障排查中的关键价值。
时序数据库（Time-Series Database，简称 TSDB）是专门用于存储和管理时间序列数据的数据库系统。时间序列数据（Time-Series Data）是指按时间顺序产生的、与时间强关联的结构化数据，其核心特征为：
与传统关系型数据库（MySQL）、NoSQL 数据库（MongoDB）相比，TSDB 的核心优势在于针对时序数据的读写优化——避免传统数据库因索引设计、存储结构不匹配导致的写入瓶颈和查询延迟。
工业物联网（IIoT）是 TSDB 的核心应用场景，其数据特征与 TSDB 的优化方向高度契合：
若用 MySQL 存储工业数据，会面临三大问题：① 高写入时锁表导致性能骤降；② 按时间范围查询需全表扫描（索引失效）；③ 存储成本过高（无专用压缩）。
TSDB 的架构设计围绕'高写入、高查询、低存储'三大目标展开，典型架构分为写入层、存储层、查询层三层，部分产品还包含计算层（用于实时聚合）。
写入层的核心挑战是'如何消化每秒千万级的设备数据，避免阻塞'，关键技术包括：
存储层的核心是'如何在保证查询快的同时，降低存储成本'，关键技术包括：
时序数据的压缩是工业场景的关键需求，TSDB 常用压缩算法：
查询层的核心是'快速响应'时间范围 + 标签 + 聚合'的查询'，关键技术包括：
针对工业物联网场景，选取 5 款主流 TSDB 进行对比，核心维度包括架构、性能、成本、生态：
| 特性 | TDengine（国产） | IoTDB（国产） | InfluxDB（开源） | Prometheus（开源） | OpenTSDB（开源） |
|---|---|---|---|---|---|
| 核心架构 | 存算一体 + 列存储 | 存算一体 + 列存储 | 存算一体（LSM 树） | 时序 + 监控（拉取模式） | 基于 HBase（分布式） |
| 单机写入性能 | 150 万条/秒 | 80 万条/秒 | 50 万条/秒 | 10 万条/秒（监控场景） | 30 万条/秒 |
| 查询性能（24h 数据） | 50ms（聚合） | 80ms（聚合） | 100ms（聚合） | 200ms（监控指标） | 300ms（依赖 HBase） |
| 压缩比 | 10-20 倍 | 8-15 倍 | 5-10 倍 | 3-5 倍 | 5-8 倍 |
| SQL 支持 | 完全支持标准 SQL | 支持 SQL-like 语法 | 支持 InfluxQL（类 SQL） | 支持 PromQL（监控专用） | 支持 TSQL（类 SQL） |
| 边缘端适配 | 支持 Edge 版本（轻量） | 支持边缘部署 | 支持 Edge 版本 | 不支持（重监控） | 不支持（依赖 HBase） |
| 工业协议支持 | 原生支持 MQTT/OPC UA | 需插件支持 | 需插件支持 | 需 Exporter 适配 | 需插件支持 |
| 生态集成 | 对接 Grafana/Flink | 对接 Grafana/Spark | 对接 Grafana/Flux | 对接 Grafana/Alertmanager | 对接 Grafana |
| 适用场景 | 工业物联网（高吞吐） | 工业物联网（高可靠） | 通用时序场景 | 监控告警（如 K8s 监控） | 大数据时序场景（依赖 Hadoop） |
| 部署复杂度 | 低（单机/集群一键部署） | 中（需配置存储参数） | 中（集群配置复杂） | 低（单机部署） | 高（需部署 HBase/Hadoop） |
优先选国产 TSDB（TDengine/IoTDB）：
次选开源 TSDB（InfluxDB）：
避免选 Prometheus/OpenTSDB：
工业数据模型需严格区分'标签（Tag）'和'字段（Field）'：
理论学习：
实践操作：
架构研究：
性能优化：
源码阅读：
定制开发：
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