行业定义与特点 - 时序数据库是用于存储和管理时间序列数据的专业化数据库 专为优化摄取、处理和存储时间戳数据而设计[1][2] - 具有高吞吐量数据高速写入能力、高压缩率、高效时间窗口查询能力、高效聚合能力和批量删除能力 通常不需要事务能力[3] - 起源于20世纪70年代工业控制和SCADA系统 1999年RRDtool首次提出专门方法 2010年后随着大数据时代到来进入快速发展阶段[5] 市场规模与产品数据 - 2024年全球时序数据库软件市场规模达3.88亿美元 预计2031年将增长至7.76亿美元[1][10] - 基于网络的部署模式占据主导地位 2024年市场份额达60% 云数据库因成本效益和灵活性受到青睐[12] - 截至2025年6月全球时序数据库数量41个 较上年减少14个 中国时序数据库数量17个 较上年减少10个 行业集中度提升[1][14][16] 竞争格局与商业模式 - 国外以开源为主 国内则以商业为主 国内开源产品包括Tdengine、openGemini、CeresDB等 商业产品有KaiwuDB、DolphinDB、UTSDB、TimeLyre等[1][18] - 主流厂商包括涛思数据(Tdengine)、浪潮沄熹(KaiwuDB)、智臾科技(DolphinDB)、清华大学(Apache IoTDB)和华为云(openGemini) 在技术创新方面做出重要贡献[20] - 部署方式涵盖分布式、集中式和云原生 商业模式包括商业和开源两种 部分产品支持双模式运营[21] 政策环境 - 国家将数据列为生产要素 发布多项政策支持数据产业链发展 数据库作为关键载体受益明显[7] - 2023年12月发改委将大型高性能实时数据库系统和时序数据库系统纳入鼓励类目录 为产业发展注入动能[7] - 2024年多部门出台政策支持数据采集汇聚、计算存储技术企业发展 推进产业链协同创新和数据资源共享[8] 发展趋势 - 与人工智能深度融合 利用深度学习算法进行故障预测和趋势判断 通过图神经网络和强化学习优化数据处理效率[23][29] - 云原生技术成为重要发展方向 凭借弹性伸缩和自动化运维优势 可根据数据流量自动调整资源降低成本[24][25][29] - 边缘计算场景应用拓展 在边缘端实现数据本地存储与实时处理 减少传输延迟 智能交通和工业物联网成为典型场景[26][29] - 向多模融合发展 支持时序数据、图数据和文档数据等多种数据模型的统一管理与分析 智慧物流等应用提供全面数据支持[27][29]