在工业互联网与物联网深度融合的时代，设备传感器每秒产生百万级数据点，传统数据库面临写入延迟、存储膨胀、查询效率低下等痛点。作为基于Apache IoTDB的企业级时序数据库，天谋数据库（TimechoDB）通过自研核心技术体系，实现了时序数据全生命周期的革命性优化，成为国家电网、中航成飞等超1000家工业企业的共同选择。

　 一、存储引擎革新：TsFile实现极致压缩

　　天谋数据库的核心突破在于其自研的TsFile列式存储格式。该技术针对时序数据特性进行深度优化：

　　专用压缩算法：结合Gorilla、SDT等编码技术，消除冗余数据，实现10：1以上无损压缩比，存储成本降低90%以上

　　智能数据组织：采用列式存储消除空值，并通过ChunkGroup机制将常被同时查询的设备数据集中存储，显著提升I/O效率

　　经济性突破：10亿级数据点的硬盘存储成本控制在1.4元以内，无需区分热冷数据分层管理，大幅简化存储架构

　　这一设计使天谋数据库在benchANT全球测试中，存储占用仅为竞品的1/1.5至1/35，成本效益领先22倍。

　 二、处理架构创新：破解工业场景三大瓶颈

　　为应对工业环境的特殊挑战，天谋数据库开发了多项独创技术：

　　顺乱序分离式引擎

　　针对弱网环境的数据乱序问题，采用自动延迟分离技术，对正常数据和乱序数据分别处理，乱序写入效率达竞品4倍以上，保障99.9%数据完整性。

　　树状数据模型

　　通过“工厂-车间-设备-传感器”的层级映射，天然契合工业设备组织结构，使元数据管理效率提升3倍以上。模糊检索技术可快速定位海量复杂测点。

　　端边云协同架构

　　边缘版内存占用低，支持断网缓存7天数据

　　通过TsFile文件实现低带宽同步，网络传输成本降低80%

　　云端支持多工厂数据汇聚分析，构建全链路数据闭环

　 三、查询与计算优化：速度与智能融合

　　天谋数据库在数据处理环节实现双重突破：

　　毫秒级响应能力

　　支持单节点每秒千万级数据点写入，TB级历史数据聚合查询秒级返回。其分布式索引架构实现多维度条件毫秒级检索，满足实时控制场景需求。

　　AI原生计算引擎

　　集成自研时序大模型Timer，通过SQL直接调用预测分析、异常检测等AI功能：

　　内置70+时序函数支持复杂分析

　　无需数据迁移实现实时推理

　　零编码完成机器学习全流程

　　在工业4.0与国产化替代的双重浪潮下，天谋数据库通过存储革命、架构创新、智能融合三大技术突破，重新定义了时序数据管理的效率边界。其完全自主可控的技术体系已通过中国信通院双认证及千家企业验证，不仅解决工业场景“存-查-用”核心难题，更推动中国基础软件实现从技术跟跑到全球引领的跨越。