时序数据库 (TSDB) 是一种数据库管理系统，可以用在存储、处理和分析时间序列数据。专门构建的时序数据库充分利用了时序数据库的特点，大数据的写入和查询速度得到大幅度的提升，数据压缩率也得到了大幅度提高。

为什么时序数据库（TSDB）变得流行？

时序数据库不是一个新兴的概念。在1999 年问世的 RRDtool 应该是最早的专用时序数据库了。在著名的数据库排行网站 DB-engines 上面，时序数据库的逐步流行是在 2015 年，现在物联网的快速增长，时序数据库也是流行度最高的数据库。

越来越多的设备连接到互联网，需要不断将时序数据发送到云端，很多行业开始对专门构建的时序数据库感兴趣。

从技术上讲，较旧的时序数据解决方案使用过时架构的封闭系统，扩展能力不足，就不能支持不断增长的数据量。现在数百万甚至数十亿个数据点比较常见了。

运营数据往往被锁在封闭的传统系统中，这会对业务的创新和发展造成阻碍，与现代的数据分析工具相结合非常困难，数据的价值很难被进一步挖掘。并且，将传统系统迁移到云端或其他现代技术栈中，需要付出巨大成本。

不断增长的市场需求和旧时序数据解决方案的局限性为新一代时序数据库留出了空间。在过去的 10 年里，至少有 20 个新的时序数据库发布，其中开源时序数据库是非常受欢迎的。

时序数据库的应用场景

物联网

物联网技术的发展，连接的水表、能源、温度计、健康监测器和可穿戴设备等联网设备产生的数据量呈指数级增长，时序数据库可以应对高度可扩展的数据库架构的需求。

性能和健康监控

应用程序性能、按钮点击、热图、跳出率等都是可以通过时序数据库进行测量和监控的，开发人员可以跟踪用户习惯和性能趋势都很方便，可以识别瓶颈并简化复杂的流程。

金融趋势和零售预测

时序数据库对跟踪和分析市场波动非常重要，可以检测相关事件之间的因果关系并与历史数据交叉引用可以在股市中获利，并帮助零售商店预测未来趋势以预测库存需求。

自动驾驶数据

自动驾驶汽车在驾驶的过程中会产生大量的数据，时序数据库可以处理这些大量的实时数据，对于提高驾驶安全性非常有帮助。

 DevOps、服务器、容器监控

系统通常会收集有关不同服务器或容器的指标：CPU 使用率、空闲/已用内存、网络 tx/rx、磁盘 IOPS 等，每组指标都与时间戳相关联，这些数据可以用时序数据库进行存储和分析。

时序数据库得到了越来越广泛的应用。时序数据库对整个产业的价值和意义不可忽视，它将助力企业实现数据的优化利用，进一步推动各行业的数字化转型和智能化升级。