在工业互联网与物联网数据爆发式增长的2025年，主流时序数据库已成为企业构建实时数据基座的核心组件。面对高频写入、海量存储与实时分析的需求，国产时序数据库凭借技术突破与场景适配性，正逐步取代国际产品。天谋科技将为大家介绍国内主流时序数据库最新对比。

一、国产时序数据库核心产品矩阵

　　IoTDB：工业级全栈协同引擎

　　作为Apache顶级开源项目，IoTDB以树形时序模型（工厂-设备-传感器）直击工业数据结构痛点。其核心技术优势包括：

　　分层存储设计：自研TsFile列式存储格式，结合Gorilla、SDT等编码算法，实现10倍以上无损压缩，存储成本降低90%。

　　端边云协同：轻量化边缘版（<50MB）支持断网续传，通过文件级同步机制降低90%带宽消耗，实现全域数据统一管理。

　　分布式架构：原生支持多副本集群与PB级水平扩展，提供三种共识算法（IoTConsensus、RatisConsensus）适配不同一致性需求。

　　DolphinDB：金融高频分析

　　面向量化交易与证券市场设计：

　　流批一体引擎：内置金融分析函数，支持实时流计算与历史回测混合负载。

　　OpenGemini：IT运维监控新锐

　　主打轻量化与生态兼容：

　　Prometheus无缝集成：原生支持PromQL，兼容Thanos/Cortex扩展集群。

　　无依赖单机部署：资源占用低，适合中小规模监控场景。

　 二、场景化选型决策框架

　　1.工业物联网场景→首选IoTDB

　　优势契合：树形模型天然映射设备层级关系，工业协议直连减少50-200ms中间件延迟。

　　边缘适应性：轻量化边缘节点支持7天断网续传，弱网环境下乱序数据写入稳定性达99.99%。

　　2.金融高频交易→选DolphinDB

　　量化分析能力：内置量化因子库　

　　3.IT运维监控→首选OpenGemini

　　开箱即用：无缝对接Prometheus生态

　 三、选型避坑指南

　　高基数场景慎选扁平模型

　　设备标签维度爆炸时（如百万级设备ID），InfluxDB等标签模型易引发内存溢出，而IoTDB树形结构通过路径压缩降低元数据压力。

　　分布式需求提前验证

　　OpenGemini开源版暂无集群功能，IoTDB有集群版功能。

　　信创兼容性不可忽视

　　能源、军工等关键领域需选择通过工信部信通院认证的产品（如IoTDB），确保国产CPU/OS全栈适配。

2025年的主流时序数据库选型，本质是性能需求、场景适配与供应链安全的平衡。IoTDB凭借工业级优化与开源开放生态，成为工业物联网场景的优先选择；DolphinDB在金融量化领域展现性能；OpenGemini则以轻量化抢占运维监控市场。