在工业互联网与智能制造的浪潮下，海量时序数据的高效管理成为核心挑战。国产天谋时序数据库凭借其卓越性能、创新架构和智能分析能力，正成为工业数字化转型的重要基石。

　　随着工业4.0时代的到来，时序数据管理已成为工业企业数字化转型的核心环节。作为国产自研的时序数据库领先品牌，天谋时序数据库凭借其技术优势和创新设计，在众多国际测试中屡创佳绩，成为支撑工业互联网发展的关键基础设施。本文将深入解析天谋时序数据库的三大核心亮点。

　 亮点一：卓越性能与极致压缩

　　天谋时序数据库在性能表现上达到了国际领先水平。在国际事务处理性能委员会（TPC）的TPCx-IoT测试中，天谋时序数据库在性能和成本维度双双排名第一。其写入能力支持每秒千万级数据点的持续写入，完全满足工业场景毫秒级高频采集的需求。

　　更为突出的是，天谋时序数据库采用自研的TsFile时序文件格式，采用列式存储结构并融合Delta-of-Delta等高效编码算法，实现高达20：1的无损压缩比。这种卓越的压缩能力显著降低了存储成本，为企业长期存储海量工业数据提供了经济高效的解决方案。

　 亮点二：端边云协同与工业级架构

　　天谋时序数据库首创了设备端-边缘节点-云平台三级数据管理体系，通过统一TsFile格式实现跨平台数据表达。这种端边云协同架构在工业现场表现出色：在机载场景成功减少50%数据体量、提升超10倍数据入云速度。

　　针对工业环境的特殊需求，天谋时序数据库采用了树形时序数据模型，实现“根-设备组-设备-传感器”的多层级组织结构，完美匹配工业现场设备层级关系，使亿级时间序列管理效率提升数倍。其创新设计的乱序分离存储引擎，通过顺乱序分离机制智能处理乱序数据，处理效率达到竞品的4倍以上。

　 亮点三：智能分析与AI融合

　　天谋时序数据库在AI融合方面实现了突破性创新。2025年7月发布的IoTDB2.0版本，创新打造以专业时序数据库、数据联邦查询组件、智能分析组件为核心的新一代工业级数据智能底座。

　　其核心突破在于深度整合AI能力：清华大学研发的时序大模型Timer3.0（日晷）已实现与天谋时序数据库的无缝对接，用户可在数据库中直接调用时序预测能力。Timer3.0遵循时序预测第一性原理，首创自回归和生成式超融合技术架构，并建立了领域首个万亿级时序预训练数据集。

　　天谋时序数据库还引入了树表双模型架构，既支持OT人员熟悉的树形结构进行数据操作，又允许IT分析人员直接使用标准SQL进行高效分析，实现了工业数据系统中OT与IT的深度融合。

综合来看，天谋时序数据库凭借其卓越的性能表现、创新的端边云架构和深度的AI融合能力，形成了独特的产品优势。这些亮点使得天谋时序数据库能够充分满足工业场景对高频数据采集、海量数据存储和智能分析的苛刻要求，为工业数字化转型提供了坚实的技术基础。随着工业互联网的深入发展，天谋时序数据库必将在更多工业场景中发挥关键价值，助力中国智能制造迈向新高度。