时序数据管理已成为物联网、工业监控、智慧城市等领域的核心技术需求。面对海量高频数据洪流，开源时序数据库选型需从性能、架构、生态等多维度综合评估。天谋科技将为大家介绍开源时序数据库怎么选。

一、核心选型维度：四大技术指标

　　写入与查询性能

　　写入吞吐：工业物联网场景需支持百万级数据点/秒写入（如InfluxDBTSM引擎、ApacheIoTDBTsFile格式）。

　　查询延迟：单设备查询需毫秒级响应，聚合分析需秒级完成（如Apache IoTDB、TimescaleDB的SQL优化、QuestDB的SIMD指令加速）。

　　存储效率

　　列式存储引擎实现5-10倍无损压缩，显著降低PB级数据存储成本。

　　架构扩展性

　　边缘计算场景需轻量化部署（如IoTDB边缘端<64MB内存支持）。

　　超大规模集群依赖分布式架构（如OpenTSDB基于HBase水平扩展）。

　　生态兼容性

　　监控场景需深度集成Prometheus生态（如VictoriaMetrics兼容PromQL）。

　　工业协议适配要求原生支持MQTT、OPCUA（如ApacheIoTDB）。

　 二、主流数据库特性对比

　 三、场景化选型决策树

　　监控与运维场景

　　轻量级容器监控→Prometheus（K8s生态集成）。

　　超大规模数据存储→VictoriaMetrics（兼容PromQL且支持集群）。

　　物联网与边缘计算

　　设备层级管理→ApacheIoTDB（树形模型天然映射产线-设备关系）。

　　资源受限边缘节点→ApacheIoTDB（低内存依赖）。

　　混合分析与复杂查询

　　需关联业务数据→TimescaleDB（完整SQL+事务支持）。

　　OLAP级分析→ClickHouse（列存引擎支持PB级聚合）。

　　传统企业级监控

　　已有Hadoop生态→OpenTSDB（HBase存储，扩展性强）。

　 四、选型避坑指南

　　高基数陷阱

　　InfluxDBOSS在高基数场景易内存溢出，需评估标签基数上限。

　　集群功能缺失

　　开源版QuestDB、InfluxDB均无原生集群，需自建分片方案增加运维复杂度。

　　学习成本与生态锁死

　　Warp10的自定义脚本语言、OpenTSDB的HBase依赖可能提高技术门槛。

　　开源时序数据库选型的本质是权衡性能、成本、扩展性的三角关系。遵循“先定场景→再验性能→后测生态”的路径，优先选择通过TPCx-IoT基准测试（如IoTDB）或信通院认证的产品，方能筑牢数据洪流下的数字基座。