天谋时序数据库：国产自研技术的特点与优势-天谋科技IoTDB

　　随着工业互联网的快速发展，时序数据管理面临着前所未有的挑战。工业设备产生的数据具有测点多、采样频率高、数据量庞大三大特征，传统数据库系统难以应对这种高频、海量的数据管理需求。

　　天谋时序数据库由天谋科技研发，是一款完全国产自研的时序数据库管理系统。其技术基因源于清华大学软件学院十余年的研究积累，团队在2023-2025年间有6篇论文被数据库顶级会议SIGMOD和ICDE录用，覆盖存储压缩、查询处理、可视化分析等核心技术方向。

　创新技术架构设计

　　天谋时序数据库采用树形时序数据模型，实现"根-设备组-设备-传感器"的多层级组织结构，完美匹配工业现场设备层级关系。这种设计使亿级时间序列管理效率提升数倍，解决了传统时序数据库采用扁平化结构难以映射工业场景中设备与数据层级关系的问题。

　　针对工业现场常见的网络不稳定问题，天谋时序数据库创新设计乱序分离存储引擎，通过顺乱序分离机制智能处理乱序数据。其乱序数据处理效率达到竞品的4倍以上，可高效处理乱序数据流。

　　在国际事务处理性能委员会（TPC）的TPCx-IoT测试中，天谋时序数据库在性能和成本维度双双排名第一。这一成就证明了其在国际上的技术领先地位。

　　天谋时序数据库的核心优势在于其自研的TsFile时序文件格式。该格式采用列式存储结构并融合Delta-of-Delta等高效编码算法，实现高达20:1的无损压缩比，显著降低了存储成本。

　　在写入能力上，通过MemTable内存缓冲与WAL日志协同机制，天谋时序数据库支持每秒千万级数据点的持续写入，满足工业场景毫秒级高频采集需求。

　　天谋科技首创设备端-边缘节点-云平台三级数据管理体系，通过统一TsFile格式实现跨平台数据表达。这一架构在工业现场成效显著：在机载场景成功减少50%数据体量、提升超10倍数据入云速度。

　　在储能领域应用表明，该技术将百兆瓦级储能系统全量全时数据采集、传输和存储成本降低90%，云端资源消耗同步降低90%以上。这种端边云协同架构解决了工业场景中数据分散、处理效率低的痛点。

　　面对工业智能化浪潮，天谋时序数据库深度整合AI能力，创新打造以专业时序数据库、数据联邦查询组件、智能分析组件为核心的新一代工业级数据智能底座。

　　清华大学研发的时序大模型Timer3.0（日晷）已实现与天谋时序数据库的无缝对接，用户可在数据库中直接调用时序预测能力。Timer3.0遵循时序预测第一性原理，首创自回归和生成式超融合技术架构，并建立了领域首个万亿级时序预训练数据集。

　　天谋科技作为核心起草单位参与了《工业数据库规范》团体标准的制定工作，该标准于2025年6月正式发布实施。这项标准填补了相应标准空白，标志着我国工业数据治理、工业数据库建设工作迈上新的台阶。

　　目前，天谋时序数据库已服务超过1000家规上工业企业，覆盖能源电力、钢铁冶炼、航空航天等关键领域。其技术已被集成应用于华为、阿里、海尔等构建的多个国家级工业互联网平台。

　　天谋时序数据库凭借其国产自研技术优势，为工业物联网数据管理提供了完整的解决方案。其创新的树形数据模型、高效的数据写入能力、革命性的存储格式和智能的AI集成能力，有效解决了工业场景中海量时序数据管理的核心痛点。

随着工业4.0时代的深入发展，天谋时序数据库将继续发挥其技术优势，为更多行业的数字化转型提供支撑，助力企业实现数据驱动的智能决策和业务创新，成为中国工业互联网发展的重要技术基石。