物联网（IoT）时序数据库是专门为处理大量时间序列数据而设计的数据管理系统。这类数据库特别适用于物联网应用，如传感器数据收集、工业监控、智能城市等领域，因为它们可以高效地存储、查询和分析随时间变化的数据。

　　关键特性

　　高性能：时序数据库通常设计为能够快速插入大量数据点，并支持高效的查询性能，尤其是在时间范围查询和聚合查询方面。

　　时间序列支持：支持时间戳，能够高效地按时间顺序存储和检索数据。

　　数据压缩：为了减少存储需求并提高查询效率，时序数据库通常采用数据压缩技术。

　　可扩展性：支持水平扩展，能够随着数据量的增加而增加服务器或存储容量。

　　易于集成：通常提供API接口，便于与其他系统集成，如云服务、数据分析工具等。

灵活性：支持多种数据类型和查询模式，包括但不限于实时查询、历史数据查询和复杂的时间序列分析。

物联网时序数据库的应用场景

　　‌物联网（IoT）‌：物联网中大量设备和传感器生成的时间序列数据，如温度、湿度、设备状态等，需要高效存储和处理‌。

　　‌监控系统‌：在IT运维、工业控制、能源管理等领域，时序数据库用于收集并分析时间序列数据，检测异常、性能瓶颈和趋势‌。

　　‌传感器网络‌：在环境监测、工业控制等场景中，时序数据库能够高效处理和分析传感器数据。

　　流行的物联网时序数据库

　　ApacheIoTDB

　　ApacheIoTDB是一个开源的物联网时序数据库，由Apache软件基金会管理。它专为处理大规模物联网数据而设计，支持高效的数据写入和查询。

　　特点：支持高并发写入、时间序列数据的压缩存储、灵活的查询语言等。

　　InfluxDB

InfluxDB是一个开源的时间序列数据库，由InfluxData公司开发。　　

TimescaleDB

　　TimescaleDB是一个开源的时间序列数据库，建立在PostgreSQL之上。

　　ClickHouse

　　ClickHouse是一个用于在线分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统。它非常适合处理大规模的时间序列数据，特别是在需要实时分析的场景中。

　　OpenTSDB

　　OpenTSDB（OpenTimeSeriesDatabase）是一个可伸缩的分布式时序数据库，由Twitter开发。它主要用于收集和分析时间序列数据。

　　选择合适的物联网时序数据库取决于具体的应用场景、数据规模、性能需求以及与其他系统的集成需求。每种数据库都有其独特的优势和适用场景，因此在选择时应该根据实际需求进行评估和选择。