小T導讀：在數字化轉型浪潮下，各行業都在積極探索如何利用先進技術提升運營效率與服務質量。供熱行業也不例外，大量的熱力數據亟待高效處理與分析。安陽益和熱力集團有限公司（以下簡稱 “益和熱力”）作為安陽市城市集中供熱的關鍵力量，選擇了 TDengine TSDB 作為其熱力數據處理的基礎時序數據庫，成功(gong)應對了大規模數據(ju)挑(tiao)戰(zhan)，實(shi)現了供熱業務(wu)(wu)的數字化升級(ji)。本(ben)文將(jiang)深入剖析益和(he)熱力采用 TDengine TSDB 的背景、痛點，以及(ji) TDengine TSDB 在其業務(wu)(wu)中的落(luo)地實(shi)踐成果(guo)。
背景和痛點
作(zuo)為(wei)城市(shi)(shi)熱(re)(re)(re)力保(bao)障的(de)(de)核心單位(wei)，益(yi)和熱(re)(re)(re)力負(fu)責全市(shi)(shi)市(shi)(shi)政(zheng)熱(re)(re)(re)力管網的(de)(de)建設與維(wei)護、小區(qu)熱(re)(re)(re)力設施的(de)(de)維(wei)護維(wei)修以及用戶(hu)冬季采暖(nuan)管理(li)等(deng)諸(zhu)多工作(zuo)。隨著(zhu)智慧供(gong)熱(re)(re)(re)理(li)念(nian)的(de)(de)推進，為(wei)提(ti)升智慧供(gong)熱(re)(re)(re)應用系統的(de)(de)效率，其決定將熱(re)(re)(re)力站和用戶(hu)數據(ju)接入(ru)匯聚存儲，并集中(zhong)部(bu)署在中(zhong)心側。然(ran)而，在供(gong)暖(nuan)期間，數據(ju)量呈(cheng)現出(chu)急(ji)劇增(zeng)加(jia)的(de)(de)態勢。大量的(de)(de)實時數據(ju)從各(ge)個熱(re)(re)(re)力站和用戶(hu)端不斷涌入(ru)，給數據(ju)庫的(de)(de)存儲和處(chu)理(li)能(neng)力帶來了巨大壓力。
傳(chuan)統(tong)數據(ju)庫在應(ying)對(dui)如此大規(gui)模、持(chi)續增長的數據(ju)時，往往難以保持(chi)穩定：隨著數據(ju)量(liang)的不斷攀(pan)升，寫入(ru)速(su)(su)度(du)逐漸(jian)下降(jiang)，查詢響應(ying)也越(yue)(yue)來越(yue)(yue)慢，不僅影(ying)響了(le)(le)對(dui)供(gong)熱(re)系統(tong)運(yun)行狀態的實時監測(ce)，也阻礙了(le)(le)基于數據(ju)分析進(jin)行的供(gong)熱(re)調(diao)度(du)優化和(he)故障預(yu)警(jing)等工作。例如，在使用(yong) SQL Server 時，數據(ju)落盤速(su)(su)度(du)緩慢，嚴重(zhong)制(zhi)約(yue)了(le)(le)數據(ju)處(chu)理(li)(li)效率。面對(dui)這(zhe)樣的挑戰，益和(he)熱(re)力迫(po)切需要一款性(xing)能(neng)穩定、能(neng)夠高效處(chu)理(li)(li)海量(liang)數據(ju)的新(xin)型數據(ju)庫。
TDengine TSDB 的落地實踐
在智慧供熱系統建設中，TDengine TSDB 憑借強(qiang)大(da)的(de)性能和靈活(huo)的(de)架構，在數(shu)據寫入、查詢與存儲等核(he)心環節展現出顯著優勢，全面(mian)提升(sheng)了(le)益和熱力的(de)數(shu)字化(hua)管理水平。
為(wei)了驗證不同(tong)數據庫(ku)在大規模數據場景下的(de)性能(neng)差異，我們對原有的(de) SQL Server 與 TDengine TSDB 進(jin)行了多維度測試與對比(bi)。結(jie)果(guo)顯(xian)示(shi)，TDengine 在寫入速度、查詢響應、存儲效率及系統資(zi)源占(zhan)用等方面均(jun)表(biao)現出顯(xian)著(zhu)優勢。
下表展示(shi)了傳統方案與 TDengine TSDB 在核心性能指標上的對比情況：
| ??指標?? | ??傳統方案（SQL Server）?? | ??TDengine TSDB方案?? | ??提升效果?? |
| 數據寫入 | 7萬條/21秒 | 7萬條/1秒 | ??提速6.7倍?? |
| 歷史數據查詢響應時間 | 6秒（1個月數據） | <1秒 | ??提速5倍以上?? |
| 存儲空間占用（4年數據） | 950GB | 77GB | ??節省92%空間?? |
| 服務器數量 | 4臺 | 1臺 | ??減少75%硬件成本?? |
| 實時數據延遲 | 分鐘級 | 秒級 | ??響應效率提升90%? |
1. 極速數據寫入，突破效率瓶頸
益和熱力的眾多熱力站和用戶端設備持續產生大量的實時熱力數據，包括溫度、壓力、流量等。TDengine TSDB 采用創新的存儲引擎設計，結合異步 IO、內存緩存批量落盤等優化技術，實現了驚人的數據寫入速度。在實際應用中，TDengine TSDB 每秒可寫入約 70,000 條記錄，相比之前使用的 SQL Server，縮短了近 20 秒 。這一提(ti)升不僅確(que)保了我們的熱力數(shu)據能(neng)夠及(ji)時、準確(que)地入庫(ku)(ku)，更為后續的實時分析和(he)決(jue)策提(ti)供了堅(jian)實的數(shu)據基礎，徹(che)底解決(jue)了傳統數(shu)據庫(ku)(ku)寫入緩慢(man)的痛點。
2. 高效數據查詢，賦能實時決策
在供熱運營過程中，我們的工作人員需要快速查詢和分析大量熱力數據，以掌握供熱系統的實時運行狀況。TDengine TSDB 支持標準 SQL 查詢，并針對時序數據特性進行深度優化，大幅提升了查詢效率。以查詢往年一個月的設備歷史數據為例，使用 TDengine TSDB 后，數據呈現時間從原來的近 6 秒縮短至 1 秒內，查詢速度提升了近 5 倍 。
工(gong)作人員可通過簡單的(de) SQL 語句，快速(su)獲取特定時(shi)間段(duan)、區域的(de)熱(re)力數據，并(bing)進行平均溫(wen)度計算、流(liu)量變(bian)化趨(qu)勢分析等操作，及(ji)時(shi)發(fa)現如管道故障(zhang)、供(gong)熱(re)不足等異常(chang)情況(kuang)，為供(gong)熱(re)調度和(he)(he)故障(zhang)處理爭(zheng)取寶貴(gui)時(shi)間，顯著提升了運營決策(ce)的(de)及(ji)時(shi)性和(he)(he)準確性。
- 供回水溫運行趨勢：
- 對應的查詢 SQL 語句：
- 住戶室溫歷史：
- 對應的查詢 SQL 語句：
3. 極致存儲優化，降低資源成本
在存儲空間管理上，TDengine TSDB 通過高效的數據壓縮算法和靈活的數據模型，實現了存儲效率的大幅提升。益和熱力保存 4 年左右的數據，使用傳統方案時需占用 950GB 磁盤空間，且依賴 4 臺數據服務器協同工作；而采用 TDengine TSDB 后，同樣時長的數據僅占用 77GB 磁盤空間，數據服務器數量也從 4 臺精簡至 1 臺。這不僅大幅降低了(le)硬件采購(gou)和運維成本，還簡化了(le)數據管理(li)的復(fu)雜度(du)。同(tong)時，TDengine TSDB 的高可(ke)擴(kuo)展性支持通過橫向(xiang)擴(kuo)展輕(qing)松應對未(wei)來數據增長，為(wei)益和熱力的長期發展提供了(le)可(ke)持續的存儲解決方案。
- 數據庫建模如下：
CREATE DATABASE `prod` BUFFER 256 CACHESIZE 1 CACHEMODEL 'none' COMP 2 DURATION 1440m WAL_FSYNC_PERIOD 3000 MAXROWS 4096 MINROWS 100 STT_TRIGGER 1 KEEP 5256000m,5256000m,5256000m PAGES 256 PAGESIZE 4 PRECISION 'ms' REPLICA 1 WAL_LEVEL 1 VGROUPS 10 SINGLE_STABLE 0 TABLE_PREFIX 0 TABLE_SUFFIX 0 TSDB_PAGESIZE 4 WAL_RETENTION_PERIOD 3600 WAL_RETENTION_SIZE 0 KEEP_TIME_OFFSET 0 ENCRYPT_ALGORITHM 'none' S3_CHUNKSIZE 262144 S3_KEEPLOCAL 5256000m S3_COMPACT 0 建庫關鍵參數設計說明：
- DURATION 1440m：設置數據文件的時間跨度為 1 天，按天自動分區，實現結構化管理。在查詢同一天數據時，可直接定位至對應文件組，有效減少磁盤 I/O 掃描，提高查詢效率。
- VGROUPS 10：針對熱力生產高并發寫入場景，配置 10 個 vnode，并將子表均勻分布其中，實現數據分片。在檢索時能夠快速定位數據塊，縮小讀取范圍，從而加快查詢響應。
- 超級表建模如下：
taos> desc dat_hscon_his;
field | type | length | note |
=====================================================================================
gettime | TIMESTAMP | 8 | |
conversion | INT | 4 | |
paramstate | INT | 4 | |
debugparamstate | INT | 4 | |
tempremote | FLOAT | 4 | |
tempoutdmode | INT | 4 | |
protocolversion | INT | 4 | |
targetvalueval | FLOAT | 4 | |
targetvaluepump | FLOAT | 4 | |
cmdcntcollect | INT | 4 | |
cmdcntctrl | INT | 4 | |
cmdcntdebug | INT | 4 | |
dccommstate | INT | 4 | |
tempoutd | FLOAT | 4 | |
tempup | DOUBLE | 8 | |
tempret | DOUBLE | 8 | |
tempdiff | DOUBLE | 8 | |
firflowsum | DOUBLE | 8 | |
pressup | DOUBLE | 8 | |
pressret | DOUBLE | 8 | |
presdiff | DOUBLE | 8 | |
instflowsumret | DOUBLE | 8 | |
flowsumret | DOUBLE | 8 | |
instflowsumup | DOUBLE | 8 | |
instflowmuw | DOUBLE | 8 | |
instflowmuw2 | DOUBLE | 8 | |
instheatsum | DOUBLE | 8 | |
heatsum | DOUBLE | 8 | |
createtime | TIMESTAMP | 8 | |
sourceconid | NCHAR | 20 | TAG |
Query OK, 30 row(s) in set (0.214752s)
taos> desc dat_hshmeter_his;
field | type | length | note |
=====================================================================================
gettime | TIMESTAMP | 8 | |
suptemp | DOUBLE | 8 | |
rettemp | DOUBLE | 8 | |
accflow | DOUBLE | 8 | |
instflow | DOUBLE | 8 | |
accheat | DOUBLE | 8 | |
instheat | DOUBLE | 8 | |
errorcode | INT | 4 | |
commstate | INT | 4 | |
commnum | INT | 4 | |
createtime | TIMESTAMP | 8 | |
sourceconid | NCHAR | 20 | TAG |
meterid | INT | 4 | TAG |
Query OK, 13 row(s) in set (0.095740s)
taos> desc dat_hes_wmeter_his;
field | type | length | note |
=====================================================================================
gettime | TIMESTAMP | 8 | |
conname | NCHAR | 30 | |
janespell | NCHAR | 20 | |
stationid | NCHAR | 11 | |
stationname | NCHAR | 30 | |
instflow | DOUBLE | 8 | |
metervalue | DOUBLE | 8 | |
commstate | INT | 4 | |
instflow_h_alarm | INT | 4 | |
commnum | INT | 4 | |
createtime | TIMESTAMP | 8 | |
conid | NCHAR | 11 | TAG |
meterid | INT | 4 | TAG |
Query OK, 13 row(s) in set (0.107796s)4. 全棧能力整合，簡化系統架構
除核心性能優勢外，TDengine TSDB 還將數據庫、消息隊列、緩存和流式計算等功能深度融合，構建出全棧式的時序數據處理引擎。在益和熱力的智慧供熱系統中，無需再集成 Kafka、Redis 等多種軟件，極大簡化了系統架構，降低了應用開發和維護的復雜度。例如，利用 TDengine TSDB 的緩存功能我們可快速獲取每條時間線的最新數據，結合其流式(shi)計算(suan)能(neng)(neng)力，工作人員能(neng)(neng)夠實時處(chu)理和分析熱力數據，及時發現異常并預警，為(wei)供熱系統的智能(neng)(neng)化(hua)管理提供了一站式(shi)解決方案(an)。
引入 TDengine TSDB 企業版后，我們的(de)(de)數據存儲和(he)查詢效率(lv)有了明顯提(ti)升，系(xi)統運(yun)行(xing)也更(geng)加穩(wen)(wen)定(ding)(ding)(ding)。這套方案(an)讓數字化管(guan)理更(geng)加完善(shan)，不(bu)僅為安陽城市供熱的(de)(de)穩(wen)(wen)定(ding)(ding)(ding)運(yun)行(xing)提(ti)供了可靠支撐，也為我們的(de)(de)智慧供熱系(xi)統的(de)(de)持續(xu)發(fa)展奠定(ding)(ding)(ding)了堅實的(de)(de)基礎。
下一步規劃
基于 TDengine TSDB 在(zai)智慧供熱系(xi)統(tong)中的成功應用，接下來(lai)我們將進一(yi)步深化數據驅動的業務模式，圍繞技術融合、功能(neng)拓展與服務升級(ji)制定以下發展規(gui)劃：
- 構建智能預測體系：依托 TDengine TSDB 匯聚的海量歷史與實時數據基礎，我們計劃引入 TDengine IDMP 的 “無問智推” 功能。系統能夠基于用戶數據自動生成行為分析報告和可視化看板，不再需要人工查詢或復雜分析，就能快速洞察用戶的用熱習慣和需求變化，為決策和服務優化提供更有價值的參考。
- 設備健康管理升級：基于 TDengine TSDB 強大的時序數據分析能力，我們計劃建設設備故障預測與健康管理系統。通過實時監測設備運行參數，系統可以提前識別潛在故障風險，實現從被動維修到主動維護的轉變，降低設備故障率與運維成本。
- 搭建智慧服務平臺：我們也在規劃基于 TDengine TSDB 的數據處理能力，打造面向終端用戶的移動端 App 與 Web 平臺。用戶可以實時查看室溫、用熱賬單，提交故障報修，真正享受一站式服務體驗。結合大數據分析，系統還將智能推送節能用熱建議，讓供熱服務更加精準、高效。
未來，益和熱(re)(re)力將持續以 TDengine TSDB 為數據基石，不斷探(tan)索創新應用模式(shi)，加速智慧供熱(re)(re)生態(tai)建設，為推(tui)動供熱(re)(re)行(xing)業的數字化、智能(neng)化轉型(xing)貢獻標桿經驗。
作者 | 梁文龍
關于安陽益和熱力
安陽益和熱(re)(re)力集(ji)團有限(xian)公(gong)司(si)主要職能(neng)是負責安陽市城市建成區內集(ji)中供(gong)熱(re)(re)的(de)特許經(jing)營和管(guan)理服(fu)務工作。益和熱(re)(re)力公(gong)司(si)集(ji)中供(gong)熱(re)(re)托(tuo)管(guan)經(jing)營、供(gong)熱(re)(re)咨(zi)詢設(she)計、供(gong)熱(re)(re)工程建設(she)、供(gong)熱(re)(re)材料生產供(gong)應、供(gong)熱(re)(re)自動化運(yun)行、供(gong)熱(re)(re)系(xi)統外(wai)銷、供(gong)熱(re)(re)專業維(wei)修(xiu)服(fu)務、供(gong)熱(re)(re)節能(neng)降耗和新能(neng)源開(kai)發利用(yong)于(yu)一體，具備全(quan)產業鏈(lian)集(ji)團化運(yun)作模式；實(shi)現了(le)集(ji)中供(gong)熱(re)(re)人才外(wai)輸、產品外(wai)銷、經(jing)驗外(wai)傳、品牌(pai)外(wai)樹(shu)，為豫(yu)北乃(nai)至北方地區供(gong)熱(re)(re)建設(she)持續發展(zhan)的(de)典范。
