在工业互联网与物联网高速发展的今天，时序数据管理面临前所未有的挑战。百万级设备接入、千亿级测点管理、毫秒级高频采集成为常态。传统数据库在处理这类高吞吐写入、强时间关联、低存储成本需求的数据时已显乏力。

　　开源时序数据库凭借其技术创新与社区生态优势，已成为能源、制造、车联网等领域的核心数据基座。以下是2025年最值得关注的五大开源时序数据库解决方案。

　 一、IoTDB：性能标杆与架构创新

　　作为我国首个源于高校的Apache顶级时序数据库项目，IoTDB在工业物联网领域展现出卓越的技术实力。其核心架构采用独创的“树表双模型”设计，完美映射工业设备层级关系，同时支持OT域设备树形结构与IT域SQL分析的无缝衔接。

　　2025年，IoTDB在国际权威TPCx-IoT基准测试中创下每秒处理2270万条物联网时序数据的纪录，较前世界纪录提升近60%，同时降低系统总成本57%。这一成就印证了其在高通量数据写入与实时分析方面的领先地位。

　　技术创新亮点：

　　端边云协同架构：通过统一的TsFile格式实现从设备端（MB级内存运行）到云端的全链路数据管理

　　乱序处理引擎：独创顺序/乱序数据分离存储机制，处理效率达传统数据库4倍以上

　　智能分析集成：AINode节点支持时序预测与异常检测等库内AI计算

　　作为Apache基金会时序数据领域唯一由中国高校主导的顶级项目，IoTDB已通过openEuler兼容认证，成为国产数字基础设施的关键组件。

　 二、TimescaleDB：SQL生态的时序扩展

　　基于PostgreSQL构建的TimescaleDB在2025年7月发布2.21.0版本，强化了企业级功能：

　　DirectCompress技术：通过内存数据直接压缩写入磁盘，减少I/O开销，提升大容量数据插入性能

　　弹性分区管理：新增attach/detach块功能，支持手动添加或删除超表分区

　　删除优化：压缩数据DELETE操作效率提升最高达42倍

　　2025年主流开源时序数据库对比

　　从IoTDB的树表双模型到TimescaleDB，开源时序数据库的技术演进始终围绕三个核心：更高的吞吐、更低的成本、更智能的分析。

　　2025年的开源时序数据库已突破单一存储功能，向云原生架构、智能分析集成和多模数据处理演进。IoTDB的AINode实现库内机器学习，TimescaleDB强化实时压缩。这些创新使开源生态成为时序数据管理的前沿阵地。

随着工业互联网向纵深发展，这些免许可成本、高透明度、强社区支持的开源解决方案，正成为企业构建数据基底的首选引擎。