在工业物联网高速发展的浪潮下，海量时序数据的高效管理成为企业数字化转型的核心挑战。天谋时序数据库凭借其原生时序优化架构、端边云协同能力及AI深度集成，构建了一套完整的工业级解决方案，通过三大核心维度破解数据“存、管、用”难题。

　 一、核心技术突破：重构时序数据处理范式

　　工业级数据建模

　　针对工业设备层级关系复杂的特性，天谋时序数据库首创树状模型，通过路径表达式直接映射物理世界实体结构，相比传统标签模型减少70%查询代码量，实现设备元数据的高效管理。同时，2025年推出的树表双模型支持动态宽表与虚拟视图，既满足OT人员对层级结构的直观操作，又兼容IT人员使用标准SQL进行复杂分析，打破实时监控与离线分析的数据壁垒。

　　高性能存储引擎

　　写入优化：自研TsFile列式存储格式结合双层乱序处理机制（内存排序+磁盘合并），支持单机每秒千万级数据点写入，弱网环境下保障99.9%数据完整性。

　　极致压缩：针对时间戳、浮点数等数据类型定制Delta-Zigzag编码（20:1）、Gorilla异或编码（8:1）等算法，实现平均12:1压缩比，存储成本仅为通用数据库的10%-20%。

　　智能合并技术：通过专利算法实现数据文件的快速合并，识别重叠数据点优先级排序，未重叠数据直接写入，提升合并效率50%以上。

　 二、架构创新：端边云协同与AI原生融合

　　全链路数据治理

　　天谋时序数据库设计三级协同架构：

　　边缘层：轻量化版本（<50MB内存）支持断网缓存与本地计算，带宽消耗降低90%；

　　云端层：基于IoTConsensus多主协议实现秒级扩容，两节点即可构建高可用集群；

　　数据流：通过TsFile二进制格式同步，边缘预处理后仅上传关键数据，云端存储压力减少85%。

　　智能分析引擎

　　AINode原生节点：集成清华Timer3.0时序大模型，用户通过SQL直接调用预测、异常检测等功能，将分析延迟从分钟级压缩至毫秒级。

　　多模态融合：突破传统时序局限，支持设备静态属性（型号、配置）与非结构化数据（图纸、视频）统一存储与关联查询，实现“动静数据一张表”。

　 三、标准建设与国产化生态协同

　　主导行业规范

　　作为核心起草单位参与中国工业互联网研究院《工业数据库规范·时序数据库》制定，填补国内时序数据库技术标准空白，为产品技术迭代提供明确路径。

　　全栈国产化适配

　　硬件兼容：深度适配鲲鹏、飞腾等国产芯片，并通过openEuler操作系统兼容性认证，支持X86、ARM、RISC-V等架构；

　　工业协议集成：内嵌MQTTBroker、OPCUA解析模块，无需中间件转换设备数据；

　　生态打通：与慢牛科技HOE-DATA等工业平台完成互认证，构建能源、电力行业定制化解决方案。

在工业4.0迈向智能化的进程中，天谋科技正通过“管数”与“用数”的闭环，将碎片化数据转化为驱动产业升级的核心资产，持续赋能中国制造业的高质量发展。