在工业物联网时代，海量时序数据的管理成为企业数字化转型的核心挑战。天谋时序数据库作为国产自研的物联网原生时序数据库管理系统，正通过其创新的技术架构和强大的功能特性，为工业企业提供高效的数据管理解决方案。
天谋时序数据库作为Apache IoTDB原厂团队构建的企业级时序数据库，凭借其核心技术优势和卓越性能表现，为企业提供了理想的时序数据管理解决方案。
核心架构特点
天谋时序数据库采用创新的树形时序数据模型，完美适配物联网设备的层级结构。这种设计使得管理工厂-车间-设备-传感器等层级关系变得直观而高效，显著降低了时序数据管理与运维的成本。
数据库底层采用自研的列式存储文件格式TsFile，专门为时序数据设计，支持高效压缩和快速检索。TsFile结合列式存储、编码算法、分段摘要信息、文件级索引等架构，对时序数据的压缩比可以提升20%以上，达到无损压缩10倍以上的优异表现。
卓越性能表现
在性能方面，天谋时序数据库展现出卓越的表现。它支持高频数据写入，通过列式数据写入方式，可达毫秒级的数据接入，相比传统时序数据库有10倍的性能优势。
针对工业场景中常见的乱序数据问题（最高可达50%以上的乱序数据），天谋时序数据库首创了乱序分离存储引擎。
通过独有的顺乱序判断机制，将顺序数据与乱序数据分开处理，并用多种空间合并方法消除乱序数据影响，处理效率可达竞品的4倍以上。
端边云协同架构
天谋时序数据库采用创新的端边云协同架构，支持从设备边缘端到云端的数据同步与统一管理。这一架构支持多种部署模式，包括边缘模式、单机模式和分布式部署，为用户提供了灵活多样的部署选项。
数据库的数据同步方案基于可插拔的TsFile文件，支持操作级、文件级的多种传输模式与跨网闸传输、加密传输。同一文件类型可在端、边、云侧进行协同传输，既保证了同步方案的易用性，又确保了数据传输的实时性、吞吐量和安全性。
智能分析能力
天谋时序数据库积极拥抱人工智能技术，集成了智能分析节点（AINode），支持模型注册、管理、推理的能力。这一功能涵盖了时序数据适用的多类算法和自研模型，能够实现序列预测、异常预测等时序分析场景需要的深度学习功能。
数据库内置Timer时序大模型，支持异常检测、预测等分析功能，实现了"DB+AI"工业智能范式。用户无需使用Python或Java编程，通过SQL语句即可完成机器学习模型管理与推理的完整流程。
安全与兼容性
天谋时序数据库提供了完善的安全机制，包括审计日志与系统白名单功能，可实现快速人员行为查询和可视化配置修改。这些功能为企业数据安全提供了坚实保障。
在兼容性方面，天谋时序数据库已经与openEuler、OpenCloudOS等国产操作系统完成兼容性互认证，支持多种主流国产CPU架构。
同时，它支持超过150种工业协议及设备型号，并兼容第三方数采模块。
天谋时序数据库凭借其树形数据模型、自研存储引擎、端边云协同架构和AI智能集成等核心优势，在时序数据库领域展现出强劲竞争力。
其卓越的性能表现和丰富的企业级功能，使其能够满足工业物联网场景下对海量时序数据管理的严苛要求。
随着数字化转型的深入推进，天谋时序数据库将继续助力中国企业实现智能物联、智能制造和服务升级转型，为物联网时代的数据管理提供坚实基石。
