根据墨天轮最新发布的中国数据库流行度排行榜数据，2024年10月参与排名的数据库产品数量降至225款，较七八月份的285款减少60款。这一显著变化反映出国内数据库市场正经历深度调整，部分不知名产品逐步退出竞争。在持续缩减的榜单中，专为物联网和工业互联网设计的时序数据库TDengine凭借技术优势保持前列，成为行业关注的焦点。
作为北京涛思数据科技有限公司自主研发的时序数据库，TDengine自2019年启动开源战略以来，已形成覆盖单机、集群、云原生三大架构的产品矩阵。其核心定位是面向物联网、工业互联网、电力能源等场景的高性能时序数据处理平台，通过集成缓存、流式计算、数据订阅等功能，将传统架构中需要多个组件协同完成的任务整合为单一解决方案。这种设计使系统复杂度降低40%以上，研发成本缩减三分之一，在智慧城市、车联网等需要处理海量设备数据的领域具有显著优势。
时序数据作为按时间顺序排列的序列数据，在工业生产、能源监测、金融交易等场景中普遍存在。传统处理方案多依赖MySQL、Oracle等关系型数据库或Hadoop生态的HBase，但面对物联网设备产生的指数级增长数据时，这些方案在写入性能、查询效率方面存在明显瓶颈。专业时序数据库如InfluxDB、OpenTSDB虽针对此类场景优化，但在弹性扩展、多源数据接入等方面仍有局限。
TDengine的技术突破体现在三方面：首先采用完全自主的存储计算引擎，支持每秒百万级数据点写入；其次通过云原生架构实现存储计算分离，资源利用率提升60%；最后内置的ETL模块可直接完成数据清洗转换，省去中间处理环节。这些特性使其在GitHub开源社区迅速走红，集群版开源后三个月即获得超过1.2万次星标，连续五周位居全球趋势榜首位。
针对不同规模企业的需求，涛思数据推出三级产品体系：开源版TDengine OSS提供核心时序数据处理能力，支持SQL查询和连续查询功能；企业版TDengine Enterprise新增异地容灾、多级存储、安全加密等12项企业级功能，兼容MQTT、OPC-UA等20种工业协议；云服务版TDengine Cloud采用存储计算分离的Serverless架构，用户无需管理基础设施即可获得弹性扩展能力，特别适合中小型企业快速部署。
在电力能源领域，某省级电网公司采用TDengine后，将原有15个数据采集系统整合为统一平台，数据查询响应时间从分钟级降至秒级。工业互联网场景中，某汽车制造企业通过TDengine的流计算功能，实时监测3000余台设备的振动数据，故障预测准确率提升35%。这些实践验证了TDengine在处理高并发、低延迟时序数据场景中的技术价值。
