时序数据库（Time-Series Database，TSDB）是一种专门用于存储、管理和查询按时间顺序组织的数据的数据库管理系统。它针对时间序列数据的特性进行深度优化，能够高效处理物联网设备、工业传感器、服务器指标等场景产生的带时间戳的海量数据流。随着工业互联网和物联网设备的爆发式增长，时序数据库正成为数字化转型的核心基础设施。

一、定义

　　时序数据库主要用于处理‌带时间戳并按时间顺序变化的数据‌（即时间序列数据）。这类数据通常由物联网设备、工业传感器、金融系统等产生，特点是持续生成、与时间强关联、数据量庞大且极少更新。

　 二、基本特点

　　‌时间为主键‌

　　每条数据均包含精确的时间戳作为核心索引，支持基于时间范围的高效查询与分析。

　　‌高吞吐写入能力‌

　　针对高频数据流（如每秒数百万数据点）优化，可稳定处理大规模并发写入。

　　‌高压缩存储‌

　　利用时序数据的连续性与冗余性（如相邻数据高度相似），通过专用算法大幅降低存储成本，压缩率可达50%以上。

　　‌高效时间范围查询‌

　　优化时间戳索引，快速响应基于时间段的聚合、统计及趋势分析请求（如“最近1小时CPU均值”）。

　　‌数据不可变性与追加性‌

　　数据生成后通常仅追加写入，极少修改或删除，符合流式数据特征。

　　‌面向时序的聚合计算‌

　　内置降采样、插值、窗口函数等时序专用计算功能，支持实时分析与长期趋势预测。

　 三、与传统数据库的区别

　　‌数据模型‌：时序库以时间戳为核心组织数据，而非关系型库的行列结构。

　　‌写入优化‌：优先保障海量时间戳数据的高速写入，而非事务一致性。

　　‌存储效率‌：通过时序压缩算法显著减少存储空间，而传统库缺乏此类优化。

　 四、典型应用场景

　　包括工业设备监控（如风机运行状态）、物联网传感器数据（如温湿度采集）、金融行情分析（如股价波动）及运维监控系统（如服务器性能指标）。

时序数据库通过深度契合时间序列数据特性，高并发写入、时间驱动查询、流式处理需求，解决了通用数据库在海量时序场景下的性能瓶颈。其列式存储、分布式弹性、智能压缩和生命周期管理能力，为工业物联网、智慧能源、IT运维等领域的实时决策提供了不可替代的技术支撑。