在数字经济时代，时序数据已成为工业互联网、物联网和智能制造的核心要素。随着全球数据量的爆炸式增长，时序数据库作为专门处理时间序列数据的管理系统，其重要性日益凸显。
在这一蓬勃发展的领域中，国产时序数据库表现亮眼，其中Apache IoTDB凭借其卓越性能和创新架构，在多项国际权威测试中刷新世界纪录，稳居国产时序数据库榜首。
国际权威测试彰显硬核实力
IoTDB在国际权威性能测试中屡获佳绩，展现了国产时序数据库的顶尖水平。2023年，在德国benchANT机构的时序数据库性能测评中，IoTDB在写入吞吐量、存储占用、查询延迟等多项指标中均位列第一。
其写入吞吐量达到363万点/秒，存储占用低至2GiB，查询延迟仅2毫秒，与其他国际主流产品相比，写入吞吐量领先1-7倍，存储占用领先1.5-35倍，查询响应速度领先3-97倍，成本效益领先1-22倍。
更为引人注目的是，在2024年国际事务处理性能委员会（TPC）发布的TPCx-IoT榜单中，基于IoTDB的国产化时序数据库软件TimechoDB在性能和成本维度上双双打破世界纪录。
性能指标较第二名大幅提升86%，系统总成本降低68%。2025年5月，IoTDB时序数据库一体机集群再次刷新该项纪录，性能成绩较前世界纪录提升近60%，系统总成本降低57%，每秒可稳定支撑2270余万条物联网时序数据记录的并发处理。
技术创新铸就核心优势
IoTDB源于清华大学软件学院团队，其核心技术优势主要体现在以下几个方面：
端边云协同开放架构：IoTDB创新性地采用了端边云一体化架构，通过其独特的TsFile存储格式，实现了“数据一次写入，端边云共用”的理念。其边缘版轻量高效，云端版分布式扩展能力强，并提供了原生的端云同步工具，为高延迟、弱网络的工业环境提供了稳定可靠的数据同步方案。
极致的数据压缩与高性能：IoTDB采用列式存储和自研的TsFile格式，结合多种时序专用编码压缩算法，实现了极高的压缩比，能显著降低海量历史数据的存储成本，其写入吞吐量可达千万点/秒，并能高效处理乱序数据。
深度AI集成：IoTDB2.0版本集成了AI能力，通过与时序大模型Timer无缝对接，用户可直接在数据库内调用预测分析功能。这种“DB+AI”融合架构消除了数据迁移成本，即使不懂AI算法的用户也可通过SQL语句完成模型训练和推理。
工业友好的数据模型：IoTDB采用树形结构数据模型，与工业设备的物理层级结构天然同构，管理百万设备、千万测点轻而易举，使复杂设备关系的查询效率显著提升。
开源生态与广泛应用驱动发展
作为Apache软件基金会顶级项目，IoTDB秉承着开源开放的精神。开源社区极大地拉近了开发者和用户的距离，加快了软件迭代速度，使其能够快速响应市场需求。
目前，IoTDB已在航空航天、石油化工、钢铁制造、智慧能源等关键领域得到广泛应用，获得了包括国家电网、中航成飞、中核集团、中国中车等超过1000家国内外企业的认可。同时，其影响力也扩展到国际市场，获得了西门子、博世等国际龙头的青睐。
综合来看，Apache IoTDB凭借其国际顶尖的性能表现、创新的技术架构、强大的开源生态和广泛的行业应用，在2025年的开源时序数据库领域中，稳居国产时序数据库榜首，成为推动产业数字化升级的重要力量。
