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面对全球物联网设备预计在2025年产生79.4ZB数据的海量冲击，传统数据库已无力招架，而时序数据库正成为工业智能化的核心支柱。

在工业4.0的浪潮中，工厂里的传感器、设备和生产系统每时每刻都在产生海量的时序数据——从温度、压力、振动频率到设备状态，这些带时间戳的数据构成了工业智能化的基础。

然而，传统关系型数据库在面对这些高频产生的数据时，很快就暴露出性能瓶颈：写入速度跟不上、存储成本高昂、查询响应迟缓。

这时，专门为处理时间序列数据而设计的时序数据库应运而生，而Apache IoTDB作为国产自研的佼佼者，正在这一领域展现出惊人的实力。

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一、时序数据管理的挑战与机遇

工业环境中的时序数据具有三大显著特征：高并发写入（数百万数据点/秒）、数据量庞大（TB级/天）和按时间顺序到达。

这些特性使得传统数据库在工业场景中面临巨大挑战：

• 写入性能不足：关系型数据库的行存储结构无法高效支撑每秒数十万条的写入请求
• 存储成本高企：未经优化的存储方式占用大量空间，推高了TCO（总拥有成本）
• 查询效率低下：当数据量达到TB甚至PB级时，查询延迟大幅增加，无法满足实时监控需求

二、时序数据库选型的6个核心维度

根据工业应用的特点，选择时序数据库时需要重点考虑以下六个维度：</