国产数据库新秀：天谋数据库的生态发展现状-天谋科技IoTDB

随着工业互联网和智能制造的快速发展，海量时序数据的高效管理成为企业面临的重要挑战。据权威机构预测，到2025年全球时序数据总量将突破50ZB。

　　在这一背景下，国产时序数据库迎来发展机遇，其中天谋时序数据库（TimechoDB）凭借其创新架构和完整生态，已成为工业物联网领域的重要选择。

　一、标准构建与行业影响力

　　天谋数据库的生态建设首先体现在行业标准制定方面的深度参与。2025年6月，中国工业互联网研究院牵头制定的《工业数据库规范》三项团体标准正式发布实施，天谋科技（北京）有限公司作为核心起草单位，其技术团队多名专家担任标准主要起草人。

　　这些标准涵盖了云数据库、实时数据库和时序数据库的技术架构、数据存储管理要求、数据库性能及扩展性、数据容灾备份等关键方面，为工业数据库产品的技术升级提供了明确实施路径。

　　工信部2024年9月印发的《工业重点行业领域设备更新和技术改造指南的通知》也明确要求，推动汽车、装备、轨道交通、电力等重点行业企业全面更新时序数据库等产品，突显了时序数据库在工业数字化转型中的关键作用。

　　天谋数据库的技术发源于清华大学，拥有自研完整的存储引擎、查询计算引擎和智能分析引擎。其创新性的高压缩低成本存储文件格式TsFile、时序AI大模型、端边云数据协同等多项核心技术，可高效支持一体化的物联网时序数据收集、存储、管理与分析。

　　在数据模型方面，天谋数据库采用独特的树表双模型结构，既能以树形结构组织元数据与设备关系，贴合工业场景中设备按层级管理的实际需求，又支持表模型与关系SQL语言，满足IT领域用户的分析习惯。

　　这种设计实现了工业数据系统中OT（运营技术）与IT（信息技术）的深度融合，打破了传统方案中OT实时监控与IT离线分析割裂的壁垒。

　　天谋数据库还创新性地引入了端边云协同架构，通过分层部署设计，实现数据从端侧采集、边侧汇聚到云端分析的全链路高效流转。这一架构减少了企业对第三方组件的依赖，显著降低了复杂场景下的部署成本。

　　在国际最权威的数据库性能测评基准组织TPC设置的数据库性能基准榜单TPCx-IoT中，天谋数据库在性能和成本维度上双双排名第一。在国际数据库基准测试性能排行榜benchANT中，IoTDB的读、写、压缩指标均排名第一。

　　实测数据表明，天谋数据库的单节点写入吞吐可达10万~30万数据点/秒，压缩率达到3~8倍（数值型数据），查询延迟在千万级数据量下能保持在毫秒级别。

　　其存储占用仅为其他时序数据库的1/1.5至1/3，大大减少了硬件资源和成本需求。

　　天谋数据库的生态集成能力是其另一大优势。它原生支持Spark/Flink连接器，提供Hadoop生态集成，内置OPCUA、Modbus等工业协议适配模块，并提供Operator实现一键式K8s部署。

　　相比其他解决方案，天谋数据库采用Apache2.0开源协议，全功能开源，更符合企业合规要求。其工业协议原生支持能力减少了二次开发成本，与大数据组件的深度集成减少了技术栈碎片化问题。

　　目前，天谋数据库已被集成应用于多个国家级和企业级工业互联网平台中，持续推动产业应用与生态构建。

　　据不完全统计，天谋数据库已服务超过1000家规上工业企业，在能源电力、钢铁冶炼、航空航天、石油石化、智慧工厂、车联网等工业互联网关键领域均有应用。

　　这些行业应用体现了天谋数据库对复杂工业场景的适配能力。例如，在智能制造工厂中，数以千计的传感器以毫秒级频率采集设备状态数据，要求数据库具备极高的写入吞吐能力和稳定的性能表现。

　　同时，工业设备通常需要保存数年甚至十年的历史数据用于趋势分析和预测性维护，这就要求数据库具备高效的压缩算法和分层存储架构，以降低海量数据存储成本。

随着数字经济时代全面开启，天谋数据库以其完整的技术生态、卓越的性能表现和深度的行业应用，正在成为国产基础软件的重要力量。其端边云协同架构和树表双模型设计，特别适合工业互联网场景的海量时序数据管理需求，为制造业数字化转型提供了坚实技术支撑。