‌时序数据库的主要功能包括高效存储、管理和分析时间序列数据‌。时序数据库（Time Series Database, TSDB）是专门用于处理带时间标签的数据，这些数据按照时间的顺序变化，即时间序列化。时序数据的典型特点包括产生频率快、依赖于采集时间、测点多信息量大等‌。

核心功能

‌高效存储‌：时序数据库采用特殊的存储方式，极大提高了时间相关数据的处理能力。相对于关系型数据库，时序数据库的存储空间减半，查询速度显著提高‌。

‌快速查询‌：时序数据库在处理高频数据写入和时间窗口分析方面表现出色，能够快速执行时间范围内的聚合查询和数据分析‌。

‌数据压缩‌：通过高效的数据压缩技术，时序数据库能够减少存储空间的使用，降低I/O操作，提高数据处理的效率‌。

常见应用场景

‌电力行业‌：用于实时监测电力系统的各种参数，如电压、电流、功率等，帮助进行故障诊断和系统优化‌。

‌化工行业‌：用于记录和分析化工生产过程中的各种指标，如温度、压力、流量等，优化生产流程‌。

‌气象行业‌：用于收集和分析气象数据，如温度、湿度、风速等，支持天气预报和气候变化研究‌。

‌地理信息‌：用于监测和分析地理数据，如地震监测、环境监测等‌。

‌物联网（IoT）‌：用于存储和分析来自各种传感器的数据，如智能家居、工业物联网等‌。

与传统数据库的区别

‌数据模型‌：时序数据库以时间戳为主键，按时间有序存储；关系数据库依赖表结构和事务机制。

‌写入模式‌：时序库优先保障高吞吐写入；关系库强调查询一致性与事务安全。

‌存储优化‌：时序库采用列式存储和时序压缩；关系库常用B+树索引。

时序数据库通过上述功能，解决了传统数据库在处理高频、海量时间序列数据时面临的存储成本高、查询效率低、实时性不足等问题。