以前时序数据库一直是存在的，只是用的人少，随着物联网和其他革命性技术的不断发展，时序数据库再次登上了技术舞台。很多人不懂时序数据库，天谋科技将分享时序数据库的起源是什么。

什么是时序数据库 

数据库是以某种方式存储的数据集合，例如，联系人列表是一个数据库，我们在其中可以记录姓名、地址、电话号码和电子邮件地址。数据库可以处理多种数据类型，具体要看它们的结构或管理系统。

时序数据库 (TSDB) 是一种设计和优化的数据库，用在注册和存储始终和特定时间点相关联或使用时间戳的数据。

这种结构可以轻松地从任何数据源 按时间顺序分析事件，也可以接收并发输入，这样可以同时分析和存储多个数据流，还能可以组合分析它们。

时序数据的起源

哪里的时间序列最多？物联网领域。

物联网的目标是让物体联网，这些物体大多是电子机器设备，如卫星、风力发电机、智能汽车等。

这些设备上装备了各种各样的传感器，温度传感器、电压传感器、风速传感器、陀螺仪、GPS等等，这些传感器是以一定的频率产生时序数据，收集设备的状态和环境信息。

这些数据就类似设备的心电图。

为什么说物联网的时序数据量大？

第一个维度是时间序列条数多，2万台车，每台车500个传感器（也叫测点、物理量），就会有1000万个时间序列。高端设备单个就有上万传感器，如一架飞机就有8万个传感器，一个大型发电机组有上万传感器。

第二个维度是采样频率高，在对设备进行精确控制和监控时，是以 100-1000Hz 的频率来进行数据采集的，如振动传感器采集桥梁的振动情况。

据 IEC61400-25 风电标准，风机每年有效运行7500小时会产生 6TB 数据。物联网产生的时序数据还会持续增长，数据产生的越快，对数据库的要求就越高。

时序数据的意义

首先，为什么要采这么多的时序数据？

这些时序数据有非常丰富的工业语义，通过分析时序数据里的典型模式与知识，我们就可以提前进行风机角度调整，降低故障率。

在进行工业生产时，需要评估出货质量，而这种评估就依赖对生产过程的监控数据进行分析。

此外，双碳政策也要求企业对碳排放进行监控，工业设备常见的跑冒滴漏等现象也是通过监控的方式 来进行排查，如果某些数值出现异常，需要及时响应。

总体来说，时序数据的用处包括分析预测和监控告警。

这两点在不同的工业企业和应用场景中有不同的含义，而这就需要领域专家的知识介入，所以工业互联网是长期的过程。

如果想对生产过程进行监测和智能控制，数据的收集是非常重要的。没有数据，也就没有后续的分析了。

因此，数据是一种无形的资产，尤其是设备运行时产生的真实数据。

时序数据库现在出场率越来越高，了解时代数据库的起源也是非常有必要的。随着5G和工业互联网的深化，时序数据库正从监控工具进化为实时决策中枢。未来三年，与AI大模型的深度集成将开启智能预测新纪元——不再只是记录时间，而是预见时间。