2025年9月墨天(tian)輪榜(bang)(bang)單(dan)上，TDengine以211.25分的成(cheng)績蟬聯時序數(shu)據庫(ku)第(di)一，這已(yi)是(shi)其連續多(duo)年穩居榜(bang)(bang)首。背后的技(ji)術突(tu)破與生態(tai)布局構成(cheng)了其持(chi)續的競爭力。
時序(xu)數據(ju)庫作為物聯網、工業(ye)互聯網等(deng)領域的(de)(de)數據(ju)存算核心底座(zuo)，在數字經濟時代扮演(yan)著越(yue)來越(yue)重要的(de)(de)角色。墨天(tian)輪中國數據(ju)庫流行度(du)(du)排(pai)行榜作為國內數據(ju)庫領域的(de)(de)重要風向標，綜合考量搜索(suo)引擎指(zhi)數、社區活躍度(du)(du)、技(ji)術文獻引用(yong)和(he)市場應用(yong)規模等(deng)多維(wei)指(zhi)標，客觀反映(ying)了各數據(ju)庫產品(pin)的(de)(de)綜合實力與市場認(ren)可(ke)度(du)(du)。
在這一權威榜單中，濤思數據旗下的TDengine連續多次蟬聯時序數據庫類別榜首。2025年9月的最新數據顯示，TDengine以211.25分的成績“斷層領先”，在核心(xin)性能評(ping)分(fen)中超過第二(er)名30%，市場應用(yong)案例數量是第二(er)名的2.5倍(bei)。
01 性能突破：時序數據處理的效率革命
TDengine的核心競爭力體現在其性能指標的突破性表現上。在國際權威的TSBS測試中，TDengine的寫入性能達到TimescaleDB的6.7倍、InfluxDB的10.6倍；在復(fu)雜查詢(xun)場景下，性(xing)能更(geng)是高達InfluxDB的37倍(bei)、TimescaleDB的28.6倍(bei)。
這種性能優勢源于TDengine創新的架構設計。其“一個設備一張表”的(de)數(shu)據(ju)模型(xing)，徹底解決了困擾其他時序數(shu)據(ju)庫的(de)高基數(shu)問題，使數(shu)據(ju)查詢效率不會隨設備數(shu)量(liang)增加而急劇下降。
相較于傳統關系型數據庫或通用大數據平臺，TDengine針對時序數據特點進行了徹底重構。它采用列式存儲與自適應壓縮技術，對不同數據類型采用最有效的壓縮算法，平均壓縮比可達1:10甚至更高。
某特(te)鋼企業落(luo)地TDengine后，原本(ben)需(xu)要100臺服務器的業務，現(xian)僅需(xu)3臺即可支撐(cheng)，硬件采購成本(ben)減少約(yue)70%，數(shu)據追(zhui)溯時(shi)間由小時(shi)級縮(suo)短至分(fen)鐘級，最快僅需(xu)5分(fen)鐘即可定位問(wen)題根源。
02 架構創新：從時序數據庫到全鏈路解決方案
TDengine的創新之處在于它不僅僅是一個時序數據庫，更是一個完整的時序數據處理平臺。其架構設計體現了“極簡時序數據處理平臺”的理念。
與傳統方案相比，TDengine內置了緩存、流式計算、數據訂閱等系統功能，用戶(hu)無需再集(ji)成(cheng)Kafka、Spark、Flink等(deng)組(zu)件，大(da)幅(fu)降低(di)了系統(tong)復(fu)雜(za)度和運維成(cheng)本。這種高度集(ji)成(cheng)的設計思路，使得TDengine在易用性上具有明顯優勢。
在存(cun)儲架構(gou)上，TDengine采(cai)用(yong)云(yun)原生的分布式存(cun)算分離架構(gou)，通(tong)過RAFT協議實(shi)現數據分區分片，支持水平(ping)擴展和自(zi)動故障(zhang)轉移。其高可用(yong)機制通(tong)過多副本(ben)實(shi)現，包(bao)括vnode和mnode的高可用(yong)性(xing)，確保集群穩(wen)定性(xing)。
TDengine還推出了AI原生的工業數據管理平臺TDengine IDMP，將時序(xu)數據(ju)處理能(neng)力與AI技術深度融(rong)合，能(neng)夠實(shi)現工業數據(ju)的實(shi)時采集、高(gao)效存儲、智能(neng)分析和深度挖掘。這一創新(xin)進一步拓展(zhan)了TDengine的應用邊界。
03 應用生態：多行業大規模驗證的領先優勢
TDengine的領先地位建立在廣泛的行業應用基礎上。根據墨天輪數據，TDengine落地案例數達88個，居國產時序數據庫首位。
在(zai)能(neng)源(yuan)領(ling)域(yu)，某石油石化企(qi)業用TDengine替(ti)換40余(yu)套(tao)Oracle數據(ju)庫，集群數量(liang)從數十(shi)套(tao)精簡為9套(tao)，實現了運維復雜度與成本(ben)的“雙降”。這一案例典(dian)型地體現了TDengine在(zai)替(ti)代傳統數據(ju)庫方面的顯著優勢。
在車聯網領域，一家新能源車企通過TDengine實現百萬級車輛數據的“秒級查詢”，支撐整車狀態實時(shi)監(jian)控。而在工業(ye)制(zhi)造領域，特鋼、重工等(deng)企(qi)業(ye)借(jie)助TDengine實現產(chan)線“實時(shi)決策”，設備綜合效率提升60%以上。
TDengine的成功案例不僅體現在數量上，更體現在質量上。其應用場景已覆蓋電力、石油、石化、制造、汽車、礦山、煙草、交通、物流、食品等眾多領域，證明(ming)了其技術(shu)的通用性和穩定性。
04 開源生態：全球開發者社區的力量
作為開源項目，TDengine在全球開發者社區中熱度極高：GitHub收獲(huo)24k+星標，全球安裝實例超(chao)87萬，覆蓋60余個國家。這一活(huo)躍(yue)的(de)社區生態(tai)為TDengine的(de)持續(xu)發展提(ti)供(gong)了強(qiang)大動力。
濤思數據在開源策略上采取了務實的方法：通過開源核心功能吸引用戶，同時通過企業版和云服務實現商業化。開(kai)源版(ban)TDengine OSS包含數(shu)據(ju)(ju)庫的(de)核(he)心功(gong)能(neng)，而企(qi)業版(ban)則(ze)提供數(shu)據(ju)(ju)備份、容災、加密、安全傳輸(shu)等(deng)企(qi)業級功(gong)能(neng)。
這種(zhong)開源策(ce)略取得了明(ming)顯成效。TDengine創始(shi)人陶建輝表(biao)示：“從(cong)我們用戶(hu)來看，用戶(hu)分布在(zai)電力、石油、石化、制造、汽(qi)車、礦山、煙草、交通、物流、食品(pin)等(deng)眾(zhong)多領域。所(suo)有需要(yao)采集數(shu)據的場景，都可以使用時序(xu)數(shu)據庫(ku)。”
生態建設方面，TDengine不僅支(zhi)持Python、Java、Golang等多語言連接器，還與Grafana、帆軟(ruan)等可視化(hua)工具“無縫銜接”，更(geng)(geng)打造了taosAdapter、taosKeeper以及AI智能體TDgpt等生態組件，讓“數據(ju)采集—存儲—分析(xi)—應用”的全鏈(lian)路更(geng)(geng)加順暢。
05 未來展望：AI與時序數據的深度融合
隨著AI技術的快速發展，TDengine已開始布局智能化的未來發展路徑。TDengine IDMP平臺的推出，代表了其從“工具型產品”向“平臺型生態”轉變的戰略方向。
該平臺內置的AI模型能夠為設備故障預測、生產流程優化、能源消耗監控等場景(jing)提供(gong)精(jing)準的(de)數(shu)據分析支持，助力企業(ye)加速數(shu)字化轉型和(he)智能(neng)化升級。這意味著TDengine正從單純的(de)數(shu)據存(cun)儲和(he)管理工具，演進為能(neng)夠(gou)提供(gong)直接業(ye)務洞察(cha)的(de)智能(neng)平(ping)臺。
陶建輝(hui)在采(cai)訪(fang)中透露了TDengine在AI領域的進(jin)一步規(gui)劃：“我們早(zao)已(yi)規(gui)劃用AI以(yi)及機器學習的方法(fa)來做時(shi)序數據預(yu)測(ce)以(yi)及時(shi)序數據的異常檢測(ce)，而(er)且通過插件的方式來提供，同時(shi)也(ye)提供一個(ge)分布式計算框(kuang)架(jia)，用戶還可以(yi)基于這個(ge)框(kuang)架(jia)開發并(bing)運(yun)行自己的算法(fa)。”
在國(guo)際(ji)化(hua)方面，TDengine也(ye)在積(ji)極探(tan)索(suo)出海路(lu)徑(jing)。陶建輝認(ren)為：“數據(ju)庫(ku)軟(ruan)件要(yao)獲(huo)得真正的(de)成(cheng)功(gong)，不(bu)淪落(luo)為一個(ge)系(xi)統集成(cheng)商(shang)、軟(ruan)件定制開發(fa)商(shang)，必須走出海這條路(lu)。”目前，TDengine的(de)英文網(wang)站流(liu)量大幅上升(sheng)，且在北美已有付費客戶(hu)，國(guo)際(ji)化(hua)布局已初見成(cheng)效。
從早期的(de)單(dan)一時序數(shu)據(ju)庫，到(dao)如今的(de)云原(yuan)生時序數(shu)據(ju)處理平(ping)臺，再到(dao)AI原(yuan)生的(de)工業(ye)數(shu)據(ju)管(guan)理平(ping)臺，TDengine的(de)演進路線體現(xian)了其(qi)對技術趨勢的(de)準確把(ba)握(wo)能(neng)力。
在墨天輪榜單上的持續領跑，不僅體現了TDengine當下的實力，更預示著其在時序數據領域的長期競爭力。隨著數字經濟的深入發展，時序數據處理需求將持續增長，已經在這一領域建立明顯(xian)優勢的TDengine有望迎來更廣闊的發展(zhan)空(kong)間。
Q&A
Q：TDengine在墨天輪排行榜上的具體表現如何？
A：在墨天輪2025年9月的中國數據庫流行度排行榜中，TDengine以211.25分的成績在時序數據庫類別中“斷層領先”，這已是(shi)(shi)其連續多次(ci)蟬聯榜首。在代表(biao)產品技(ji)術(shu)成熟度(du)的核心性能(neng)評(ping)分中，TDengine超過第二名(ming)30%，市場(chang)應(ying)用案例數(shu)量是(shi)(shi)第二名(ming)的2.5倍，覆蓋(gai)能(neng)源、交通(tong)、工(gong)業(ye)制(zhi)造(zao)等多個關鍵領(ling)域。
Q：TDengine的性能優勢具體體現在哪些方面？
A：TDengine的性能優勢主要體現在：一、寫入和查詢性能大幅領先，TSBS測試顯示其寫入性能是TimescaleDB的6.7倍、InfluxDB的10.6倍，復雜查詢性能最高達InfluxDB的37倍；二、存儲效率極高，憑借列式存儲與智能壓縮技術，壓縮比可達1:10，直接將硬件成本降低70%；三、獨特的“一設備一表”數據模型，有效解決高基數問(wen)題(ti)，確(que)保數據查詢效率不(bu)隨設備數量增加而下降(jiang)。
Q：TDengine有哪些典型的行業應用案例？
A：TDengine已在多個行業有大規模成功應用：一、能源電力領域，某石油石化企業用TDengine替換40余套Oracle數據庫，集群數量大幅精簡；二、車聯網領域，助力新能源車企實現百萬級車輛數據的“秒級查詢”；三、工業制造領域，幫助特鋼、重工(gong)等企業實(shi)現產線“實(shi)時決(jue)策”，設備綜合效率提升60%以上。目前TDengine落地案例數達88個(ge)，居國產時序(xu)數據庫(ku)首(shou)位。
Q：TDengine在生態建設和未來布局上有何特點？
A：TDengine在生態建設上有多元化布局：一、活躍的開源社區，GitHub收獲24k+星標，全球安裝實例超87萬；二、完整的工具鏈，支持多語言連接器，與Grafana等可視化工具無縫集成；三、AI深度融合，推出TDengine IDMP工業數據管理平臺，將時序數據處理與AI技術結合；四、國際化戰略，積極拓(tuo)展海(hai)外(wai)市場，已在北美(mei)獲得付費客戶。
