在工业设备的振动传感器、金融市场的实时行情、城市交通的流量监测中，每秒产生数百万条带时间戳的记录——这些按时间顺序连续生成的观测值，正是驱动智能决策的时序数据。

什么是时序数据

时序数据库顾名思义，是“管理时序数据的数据库”，所以在了解时序数据库之前，首先需要了解什么是时序数据。

时序数据是按时间维度，记录系统、设备状态变化的数据类型。它的基本结构特点就是数据中自带数据产生的时间，也就是数据带有时间戳。在网络良好的情况下，时序数据是以时间顺序上报的。

物联网、工业物联网、金融、医疗等领域各种类型的设备和传感器网络都会产生海量的时序数据，时序数据的应用场景主要分为两个目的：

降本：面向生产设备进行状态监控、实时告警、故障预测，降低系统运维成本与故障风险。

增效：面向工艺步骤、生产流程展开深入分析，加快工艺改进，提高生产效率。

因此，时序数据为企业提供的新的利润增长点是非常可观的。

以风机运行场景为例，测风仪可能随着环境因素（震动，腐蚀等）出现偏差，主控系统依据错误风向数据偏航导致迎风角错误，将会导致风机发电效率衰减，影响产能。

此时如果实现了对风机时序数据的全量存储与充分分析，及时判断是否需要对测风仪误差进行补偿，每台风机每年即可多发电数万元，每年可能为业主带来上亿元经济收益。

可以说，数字化的基础是对联网设备进行状态检测，而产生的时序数据就是机器设备的“心电图”。

时序数据的特征

时序数据的核心特征包括：

‌时间戳‌：每个数据点必须包含精确的时间标记（如秒、分钟等），这是区别于其他数据的根本特征。

‌顺序性‌：数据按时间先后排列，偶尔出现乱序情况。‌‌

‌持续性‌：通常以固定频率（如传感器每秒采集）或事件触发（如交易记录）持续产生。

典型应用场景

时序数据的应用覆盖多个行业：

‌工业领域‌：设备传感器监测（如温度、压力）、生产线优化分析。‌‌

‌金融领域‌：股票价格记录、高频交易数据。‌‌

‌物联网‌：智能电表、车辆定位等实时数据流。‌‌‌‌

数据分类与处理

根据时间特性，时序数据可分为：

‌平稳过程‌：统计特性（如均值、方差）不随时间变化。‌‌

‌非平稳过程‌：需通过去趋势或差分转化为平稳序列。

时间戳便成为解码万物运行的关键维度。在实时经济时代，掌握时序数据处理能力，即是掌握数字化转型的核心命脉。‌‌