在万物互联的智能时代，工业设备、传感器产生的时序数据正呈指数级增长。面对海量时间序列数据的高效存储、查询和分析需求，传统数据库显得力不从心。

　　天谋时序数据库作为国产自研的物联网原生时序数据库管理系统，凭借其核心技术优势和卓越性能表现，为企业提供了理想的解决方案。

　 一、核心技术优势

　　天谋时序数据库采用树形时序数据模型，天然适配物联网设备的层级结构，支持高效管理海量传感器的时间序列数据。

　　这种设计使得管理工厂-车间-设备-传感器等层级关系变得直观而高效，显著降低了时序数据管理与运维的成本。

　　数据库底层采用自研的列式存储文件格式TsFile，专门为时序数据设计，支持高效压缩和快速检索。结合多种编码算法和压缩技术，天谋时序数据库可实现高达10:1的无损压缩比，大幅降低企业存储成本。

　 二、卓越性能表现

　　在性能方面，天谋时序数据库单节点支持≥1000万数据点/秒的写入吞吐量，分布式版本可通过横向扩展实现线性性能提升。

　　这一性能表现是传统关系型数据库的100倍以上。

　　天谋时序数据库还具备出色的乱序数据处理能力。其首创的乱序分离存储引擎，通过独有的顺乱序判断机制，将顺序数据与乱序数据分开处理，并用多种空间合并方法消除乱序数据影响。

　　查询性能同样令人印象深刻，天谋时序数据库支持万亿级数据点秒级响应，内置70多种时序函数，支持滑动平均、异常检测等复杂分析操作。

　 三、端边云协同架构

　　天谋时序数据库采用创新的端边云协同架构，支持从设备边缘端到云端的数据同步与统一管理。这一架构支持多种部署模式，包括边缘模式、单机模式和分布式部署，为用户提供了灵活多样的部署选项。

　　数据库的数据同步方案基于可插拔的TsFile文件，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。同一文件类型可在端、边、云侧进行协同传输，既保证了同步方案的易用性，又确保了数据传输的实时性、吞吐量和安全性。

　 四、AI智能集成

　　天谋时序数据库积极拥抱人工智能技术，集成了智能分析节点（AINode），支持模型注册、管理、推理的能力。

　　这一功能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。

　　数据库内置Timer时序大模型，支持异常检测、预测等分析功能，实现了“DB+AI”工业智能范式。用户无需使用Python或Java编程，通过SQL语句即可完成机器学习模型管理与推理的完整流程。

　 五、安全与兼容性

　　天谋时序数据库提供了完善的安全机制，包括审计日志与系统白名单功能，可实现快速人员行为查询和可视化配置修改。这些功能为企业数据安全提供了坚实保障。

　　在兼容性方面，天谋时序数据库已经与openEuler、OpenCloudOS等国产操作系统完成兼容性互认证，支持多种主流国产CPU架构。

　　同时，它支持超过150种工业协议及设备型号，并兼容第三方数采模块。

　　天谋时序数据库凭借其树形数据模型、自研存储引擎、端边云协同架构和AI智能集成等核心优势，在国产时序数据库领域展现出强劲竞争力。

随着数字化转型的深入推进，天谋时序数据库将继续助力中国企业实现智能物联、智能制造和服务升级转型，为物联网时代的数据管理提供坚实基石。对于正在寻求高效、稳定、安全时序数据库解决方案的企业来说，天谋时序数据库无疑是一个值得考虑的国产选择。