在工业物联网和数字中国建设加速的背景下，面对海量时序数据，选择一款合适的时序数据库至关重要。尤其是对于传统的工业、物联网、能源、车联网、交通等领域，数字化、智能化以及现在的AI 时代大背景下，升级势在必行！很多企业，还面临“国产化”的选型需求。值得庆幸的是，国产数据库市场已经非常繁荣，国产时序数据库厂商也层出不穷。但是，面对诸多产品，如何选择呢？本文将从核心技术、性能指标、行业实践等维度，对四款主流的国产时序数据库（KaiwuDB、TDengine、IoTDB、DolphinDB）进行深度对比，希望对大家的业务有所帮助

时序数据库成为工业数字化的核心基石

当前，工业物联网环境每秒产生数百万甚至更多数据点，传统数据库在高频写入、海量存储和实时分析需求面前已难以胜任。时序数据库作为物联网数据基础设施的基石，其设计理念与关系型数据库存在本质差。

2025年《工业数据库规范 第3部分：时序数据库》的正式实施，首次明确了工业级时序数据库的技术标准，为企业选型提供了权威参考。我们整理并测试了将聚焦四款主流的国产时序数据库：KaiwuDB、TDengine、IoTDB和DolphinDB，从核心特性、性能表现到行业实践进行全面对比，希望对大家有所帮助。

四款时序数据库核心特性对比

以下是四款时序数据库的核心特性对比一览表，帮助您快速把握各数据库的关键差异：

Kaiwudb

• 多模融合架构：KaiwuDB采用分布式多模融合架构，支持时序、关系、文档等多种数据模型的统一存储与查询。

• 高性能时序处理：依托自适应时序引擎技术及就地计算技术，KaiwuDB支持设备接入，百万数据写入吞吐，毫秒级精度数据读写，压缩比最高可达20倍。

• 原生AI集成：内置AI算法实现设备状态诊断。

TDengine

• AI 驱动的数据平台：TDengine定位为AI 驱动的工业大数据平台，基于高性能、分布式的时序数据库，辅以数据业务语义和上下文实现数据情景化。从高性能时序数据库到TDgpt实现时序数据预测、异常检测以及通过IDMP 实现“无问智推”和“智能问数”ChatBI，集时序数据库与AI 工业数据管理平台于一体。

• 卓越的性能表现：TDengine构建了全新存储引擎，在写入、查询、压缩等核心能力上全面领先，以某地震中心为例，总数据吞吐量约 5000 亿行/天。存储压缩率可达到1%-5%之间。

• 开放生态策略：核心代码开源，全面支持标准 SQL 与 JDBC、ODBC 等主流接口，轻松对接各类可视化、BI 和 AI 工具。通过对 MQTT、OPC 等工业协议的深度支持，能快速汇聚来自各类系统的数据，实现跨厂站、跨系统的统一管理。

IoTDB

• 专注物联网：IOT物联网行业专门的时序数据库，主要面向物联网领域

• 端边云协同架构：采用端边云协同的结构，支持一体化的物联网时序数据收集、存储、管理。

• 压缩能力：自研TsFile存储格式实现10倍压缩，有效降低存储成本。

DolphinDB

• 分析功能强化：DolphinDB将数据库、编程语言等融合，核心金融领域，提供金融分析解决方案。

• 金融场景优化：尤其在金融领域，提供高速行情回放、因子计算、风控等场景化解决方案。

• 流批一体处理：内置流数据处理引擎，支持与历史数据混合计算。

关键性能指标对比

以下表格汇总了四款时序数据库在关键性能指标上的表现：

行业应用与实践案例

Kaiwudb的行业实践

• 能源行业：助力内蒙古计量院实现“碳计量在线监测系统”升级；

• 智能制造：助力某机器人工厂实现200+生产测试设备、近10万指标测点数据汇聚存储及毫秒级指标查询。

• 智慧矿区：基于KaiwuDB数字底座的智能综采分析系统应用于山西某矿区，响应时间由秒级降低至毫秒级。

TDengine的行业应用

• 工业场景：宁德新能源智能制造车间，可以处理百万级数据采集点位，分钟数据量达到数千万到亿级

• 石油行业：中石油某油田，单一油田每天需处理亿级别采样数据。

• 电力行业：TDengine 在国电集团项目大规模处理数亿智能电表数据，而明洋集团则通过TDengine来接入了10000+ 台风电机，数据量超40+亿行。

IoTDB的行业实践

• 物联网领域：为某大厂多领域物联网场景提供数字化管理基座。

• 智慧城市建设：通过智慧环卫平台、智慧园林管理系统、智慧垃圾分类等助力智慧城市建设

DolphinDB的典型应用

• 金融行业：在量化交易中广泛应用，支持高频行情数据的实时存储与分析。

• 物联网：支持大规模传感器数据的实时处理与分析，提供预测性维护解决方案。

选型决策指南

根据应用场景选择

• 多模数据场景：推荐Kaiwudb，其多模融合架构特别适合设备协议不统一、数据类型多样的环境。

• 大规模时序数据·高并发的场景：TDengine是优秀的选择，特别是在写入吞吐量和存储成本方面有显著优势。

• 金融分析计算场景：DolphinDB提供更丰富的分析函数和计算引擎。

• 轻量化物联网场景：IoTDB架构具有天然优势，特别适合小规模轻量化的部署环境。

根据技术需求选择

• 高性能写入：对于每秒超百万数据点甚至千万的写入场景TDengine 和kaiwudb表现优秀。

• 高压缩比：对存储成本敏感的应用，TDengine的压缩能力最为突出。

• 多模型支持：需要同时处理时序数据与关系数据的应用，Kaiwudb的多模融合架构更具优势。

• AI 集成度：注重AI原生功能和后续能力扩展，TDengine具备TDgpt时序数据库预测、异常检测以及IDMP这个AI原生的数据管理平台。

选型实施流程建议

1. 需求梳理：明确数据规模、采集频率、分析需求等核心参数。

2. 方案初筛：基于性能指标及场景评估，去除不达标不合适产品。比如，大规模数据量，不能选轻量级产品。

3. 概念验证：搭建测试环境验证关键指标。

4. 扩展评估：考察生态兼容性和长期运维成本以及AI 可扩展性。

5. 决策实施：制定分阶段部署方案。

总结

在选择国产时序数据库时，企业应避免常见误区：过度关注峰值性能而忽视长期稳定性；低估存储成本，未考虑数据增长曲线；忽略生态整合，导致后期改造成本高企。

四款数据库各有侧重：Kaiwudb在多模融合有优势；TDengine在超大规模时序场景下性能卓越且集群开源、生态开放；IoTDB在轻量级物联网应用可选择；DolphinDB在金融领域更为专注。

未来，随着AI与数据库技术的深度融合，时序数据库将向更智能、更自动化方向发展。企业应结合自身业务特点和技术路线，选择最适合的时序数据库，为数字化转型构建坚实的数据基石。在选择中可以更加考虑长远 AI 发展路径。