在物联网设备每秒产生百万级数据点的时代，时序数据库通过创新的存储结构设计，将查询性能提升100倍，存储成本降低90%，成为处理海量时间序列数据的关键技术。

时序数据库的结构主要包括以下几个部分‌：

‌数据节点（DataNode）‌：时序数据库中的数据节点是实际存储和处理数据的服务器实例。每个数据节点负责存储和管理一部分数据，并实现负载均衡和数据分片，以提高系统的可靠性和性能‌。

‌管理节点（ConfigNode）‌：管理节点负责系统的管理和配置工作，包括数据的分布、负载均衡、资源分配等。管理节点通常只有一个，但可以配置多个以提高系统的可靠性和可用性‌。

‌智能分析节点（AINode）‌：为系统增添了AI计算能力，专注于时序数据分析任务。它支持机器学习模型的训练与推理，能够执行异常检测、预测等高级分析功能。

‌时序数据库的定义和功能‌

时序数据库主要用于处理带时间标签的数据，这些数据按照时间的顺序变化，称为时间序列数据。时间序列数据包括时间戳和对应的测点值，时间戳表示数据点的时间点或时间段，测定值是在给定时间点上测量或记录的数值、指标‌。

时序数据库支持对时间序列数据进行各种操作，如分段、预测、联接、变换和还原等，广泛应用于工业物联网传感器数据、股票价格、心电图数据、温度测量等多种场景。

随着物联网和工业互联网的快速发展，时序数据库结构将持续向智能化、多模融合和弹性架构方向演进。深入理解这些核心组件，将帮助企业在智能制造、智慧能源等领域构建高效的数据处理平台，真正释放时序数据的价值潜力。