工业时序数据库
由 Apache IoTDB 核心团队打造的企业级时序数据库，面向能源、电力、交通、制造等工业场景。支持树表双模型与分布式架构，提供海量时序数据的高吞吐写入、高效压缩、实时查询与分析能力，满足大规模工业数据管理与企业级应用需求。
为工业时序数据而生
- 千万点 /秒
- 单节点每秒千万级数据写入
- 10X 倍
- 10X 倍无损压缩100X 倍有损压缩
- 毫秒 查询
- TB 数据毫秒级查询响应
- 亿级 点位
- 单设备万级点位多设备亿级点位
覆盖时序数据管理与智能分析的产品体系
数据底座 + 智能分析 → 存储 · 治理 · 智能一体化
TimechoAgent
时序智能体
基于时序大模型与企业数据，结合大语言模型，提供场景化智能分析与决策支持。
自然语言问答
- 数据查询
- 趋势分析
- 异常诊断
智能分析报告
- 业务洞察
- 根因分析
- 决策建议
异常告警助手
- 异常分析
- 告警解读
- 处置建议
业务场景应用
- 设备运维
- 生产优化
- 能耗分析
时序数据 + 知识 + 模型能力
数据供给 模型应用
高质量时序数据存储与管理
多源时序数据接入
Apache TsFile
统一的时序数据文件底座
工业高质量数据集载体，开放的时序数据标准文件格式，支持多源异构时序数据统一管理。
高压缩率
- 列式存储
- 节省70%+存储空间
高性能读写
- 支持大规模并发读写
- 写入千万级点/秒
标准开放
- Apache 开源协议
- 跨平台、易集成
多模式支持
- 时序数据 + 标签 + 属性
- 统一存储管理
长期存储
- 适用于海量历史数据
- 长期归档
其他产品与工具
完善时序数据开发、管理与智能应用体验
应用于多类关键领域
聚焦多类关键工业场景，构建坚实数据底座
行业需求
- 实现电力系统实时监控、精准预测和智能调度
- 实现跨单向网闸数据同步，降低同步成本
- 降低多端网络传输压力，降低接收端资源消耗
- 确保能源生产的安全性和可持续性，保障电网的安全稳定运行
我们的方案
- 通过协议优化、网闸适配等方式有效支持跨网数据传输
- 端、边、云多终端无缝数据协同
- 低流量同步机制有效节省传输资源
- 有效节省资源下的集群自动故障切换和节点恢复能力
获得学术界和工业界的高度认可
来自产业一线与科研专家的真实反馈
Chandrasekaran Mohan数据库事务恢复技术奠基者之一，美国工程院院士IoTDB 是中国高校首个达到国际顶级（top-level）标准的数据库项目，拥有光明的前景。
黄立长安汽车智能化研究院车云高可用技术主管长安汽车采用了 IoTDB 一套单机版、高 IO 的引擎机型，同时实现了单车时间范围的查询和单车全时间序列最新点的查询，目前均达到毫秒级返回，相比以前需要同时维护两套查询方案，整个架构的复杂度明显降低。
徐少锋宝武装备智能科技技术中心主任工程师IoTDB 可以支持多频次、海量时序数据的高效、稳定写入，能够覆盖长达十年的设备全生命周期数据的降采样分析，也能满足各类数据的聚合分析查询、趋势分析等模型需求，为我们节省了大量的服务器。
李睿博阿里云自研大数据产品 MaxCompute 生态负责人近两年来，我们和 IoTDB 社区保持了紧密的合作。IoTDB 以其先进的架构，优越的性能，开放且面向云厂商非常友好的社区，赢得了我们的青睐，成为我们大数据+物联网背景下解决方案的不二选择。
Julian Feinauer德国普戈曼公司 CEO在德国应用场景中非常典型的可用网络带宽有限情况下，因为 IoTDB 的数据通过已经高度压缩的 TsFile 传输，在边缘版数据传输后，可达到开箱即用，且压缩比下降到原始网络带宽量的 20%，完成了约 5 倍的提升。
黄文俊中国石油昆仑数智科技有限责任公司 数据智能事业部总经理标准化不是终点，而是智能化的起点；IoTDB 不再只是后台存储系统，而是成为连接在工业互联网平台上，负责管理生产单元、行业知识，支撑智能应用的基础设施。
王诗诚中能建（北京）能源研究院有限公司 技术主管我们选择 TimechoDB 作为底层存储，看重的是自主可控、端边云协同和 TsFile 统一压缩。它符合我们对安全可靠的要求，贴合场站、区域、集团中心的三级部署架构，并能降低带宽需求、节省边缘算力。
齐一凡中国地质大学 博士在没有额外提供物理背景知识的情况下，TimechoAI 预测出第 24 个太阳活动周明显弱于前后周期。模型能捕捉到这一异常特征，让我们非常惊喜。
吴秋利凯特数智科技有限公司副总经理IoTDB 成功适配油气管网点多线长、多安全边界的复杂工况，项目落地成效获业主高度认可，为关键基础设施时序数据建设沉淀了可复制的实践经验。
马腾飞南京天洑软件有限公司产品总监在我们的天洑工业 AI 底座中，天谋科技的时序数据库承担了温度、压力、流量、功率等运行数据的高并发写入、按时间检索和长期存储，为实时开展设备在线监测和模型计算提供了数据支撑。
黄居鑫青岛理工大学工程训练中心实验师IoTDB 作为可靠的数据底座，具备丰富的高级功能；我们将 IoTDB 2.0 应用于操作行为评价系统后，替代了原有较重的算法，显著提升了系统效率。
- Chandrasekaran Mohan数据库事务恢复技术奠基者之一，美国工程院院士
IoTDB 是中国高校首个达到国际顶级（top-level）标准的数据库项目，拥有光明的前景。
- 黄立长安汽车智能化研究院车云高可用技术主管
长安汽车采用了 IoTDB 一套单机版、高 IO 的引擎机型，同时实现了单车时间范围的查询和单车全时间序列最新点的查询，目前均达到毫秒级返回，相比以前需要同时维护两套查询方案，整个架构的复杂度明显降低。
- 徐少锋宝武装备智能科技技术中心主任工程师
IoTDB 可以支持多频次、海量时序数据的高效、稳定写入，能够覆盖长达十年的设备全生命周期数据的降采样分析，也能满足各类数据的聚合分析查询、趋势分析等模型需求，为我们节省了大量的服务器。
- 李睿博阿里云自研大数据产品 MaxCompute 生态负责人
近两年来，我们和 IoTDB 社区保持了紧密的合作。IoTDB 以其先进的架构，优越的性能，开放且面向云厂商非常友好的社区，赢得了我们的青睐，成为我们大数据+物联网背景下解决方案的不二选择。
- Julian Feinauer德国普戈曼公司 CEO
在德国应用场景中非常典型的可用网络带宽有限情况下，因为 IoTDB 的数据通过已经高度压缩的 TsFile 传输，在边缘版数据传输后，可达到开箱即用，且压缩比下降到原始网络带宽量的 20%，完成了约 5 倍的提升。
- 黄文俊中国石油昆仑数智科技有限责任公司 数据智能事业部总经理
标准化不是终点，而是智能化的起点；IoTDB 不再只是后台存储系统，而是成为连接在工业互联网平台上，负责管理生产单元、行业知识，支撑智能应用的基础设施。
- 王诗诚中能建（北京）能源研究院有限公司 技术主管
我们选择 TimechoDB 作为底层存储，看重的是自主可控、端边云协同和 TsFile 统一压缩。它符合我们对安全可靠的要求，贴合场站、区域、集团中心的三级部署架构，并能降低带宽需求、节省边缘算力。
- 齐一凡中国地质大学 博士
在没有额外提供物理背景知识的情况下，TimechoAI 预测出第 24 个太阳活动周明显弱于前后周期。模型能捕捉到这一异常特征，让我们非常惊喜。
- 吴秋利凯特数智科技有限公司副总经理
IoTDB 成功适配油气管网点多线长、多安全边界的复杂工况，项目落地成效获业主高度认可，为关键基础设施时序数据建设沉淀了可复制的实践经验。
- 马腾飞南京天洑软件有限公司产品总监
在我们的天洑工业 AI 底座中，天谋科技的时序数据库承担了温度、压力、流量、功率等运行数据的高并发写入、按时间检索和长期存储，为实时开展设备在线监测和模型计算提供了数据支撑。
- 黄居鑫青岛理工大学工程训练中心实验师
IoTDB 作为可靠的数据底座，具备丰富的高级功能；我们将 IoTDB 2.0 应用于操作行为评价系统后，替代了原有较重的算法，显著提升了系统效率。
刘旭嘉中国核能电力股份有限公司数字化创新中心负责人IoTDB 的 UDF 功能能够支持在线时序数据预处理，在征兆趋势判断和规则推理算法将大量测点接入后，能够进行滚动的征兆分析，实现分钟级的故障预警，在网络传输、低延时、运算效率方面效率均明显提升。
刘刚京东科技 IoT 技术负责人IoTDB 实现了物联网场景专属模型，能支持树状结构，单节点就能管理百万的设备或者千万条的时间序列。IoTDB 底层使用的 TsFile，低 Schema 的结构，可以在端侧实现即插即用的效果。IoTDB 分布式版本做到了实时化的采集和聚合计算，实现了存储分级管理。
王超华为云 MRS 时序数据库研发负责人，Apache IoTDB CommitterIoTDB 协议开放友好，支持SQL接口，方便开发使用，易用性较高。同时，IoTDB 与大数据生态集成度高，支持 Spark、HDFS、Hive 等多种大数据系统无缝集成，能够充分利用大数据组件算力。
白渐阿里云技术专家，Apache IoTDB CommitterIoTDB 自主可控、100% 开源，遵循 Apache 2.0 协议，文档完善、社区活跃；架构健壮可扩展，压缩率高、写入延迟低，非常适合边缘端物联网场景。
王超东方国信分布式数据库事业部时序数据库负责人，Apache IoTDB PMCIoTDB 是一款开放、高性能、功能丰富的数据库。IoTDB 代码框架灵活性较高，扩展性强，生态较繁荣，能对接多类大数据平台，已写入单节点可达到 2000 万点每秒，查询的延迟可控制在毫秒级。并支持触发器写回，连续查询，云边同步等多种功能，能支持多种业务场景。
孙泽中国船舶科学研究中心副研究员综合船舶的高频连续采集、海量测点、长期数据存储、时间范围查询、船端资源约束和船岸协同等需求，团队选择 Apache IoTDB 作为船舶 MarineNet 智能系统时序数据核心存储数据库。
陶术江中冶赛迪信息技术(重庆)有限公司 AIoT 平台总监面对钢铁生产数据高频、连续、规模大且协议复杂的特点，IoTDB 经受住了生产连续性和稳定性的考验，为数据采集、存储、加工、分析及 AI 应用提供了可靠的时序数据底座，推动工业数据从现场采集走向智能化应用。
李江国电投青海光伏产业创新中心有限公司副总，青海黄河智慧能源科技有限公司副总IoTDB 的压缩比和查询性能非常符合我们的需求，尤其在跨年度查询、降采样和大批量时序数据抽取场景下表现良好；其树状模型和 TsFile 文件格式也为设备数据管理与数据迁移带来了便利。
华冬进美克生能源数字化平台架构师IoTDB 的树形数据模型与储能设备测点天然匹配，在高吞吐写入、实时查询和海量历史数据迁移方面都展现出明显优势，帮助我们实现了储能数据的高效、可靠管理。
崔双双哈尔滨工业大学副研究员Apache IoTDB 具备千万级数据写入、毫秒级查询、TsFile 文件格式和商业友好的开源协议，非常适配物联网场景。
- 刘旭嘉中国核能电力股份有限公司数字化创新中心负责人
IoTDB 的 UDF 功能能够支持在线时序数据预处理，在征兆趋势判断和规则推理算法将大量测点接入后，能够进行滚动的征兆分析，实现分钟级的故障预警，在网络传输、低延时、运算效率方面效率均明显提升。
- 刘刚京东科技 IoT 技术负责人
IoTDB 实现了物联网场景专属模型，能支持树状结构，单节点就能管理百万的设备或者千万条的时间序列。IoTDB 底层使用的 TsFile，低 Schema 的结构，可以在端侧实现即插即用的效果。IoTDB 分布式版本做到了实时化的采集和聚合计算，实现了存储分级管理。
- 王超华为云 MRS 时序数据库研发负责人，Apache IoTDB Committer
IoTDB 协议开放友好，支持SQL接口，方便开发使用，易用性较高。同时，IoTDB 与大数据生态集成度高，支持 Spark、HDFS、Hive 等多种大数据系统无缝集成，能够充分利用大数据组件算力。
- 白渐阿里云技术专家，Apache IoTDB Committer
IoTDB 自主可控、100% 开源，遵循 Apache 2.0 协议，文档完善、社区活跃；架构健壮可扩展，压缩率高、写入延迟低，非常适合边缘端物联网场景。
- 王超东方国信分布式数据库事业部时序数据库负责人，Apache IoTDB PMC
IoTDB 是一款开放、高性能、功能丰富的数据库。IoTDB 代码框架灵活性较高，扩展性强，生态较繁荣，能对接多类大数据平台，已写入单节点可达到 2000 万点每秒，查询的延迟可控制在毫秒级。并支持触发器写回，连续查询，云边同步等多种功能，能支持多种业务场景。
- 孙泽中国船舶科学研究中心副研究员
综合船舶的高频连续采集、海量测点、长期数据存储、时间范围查询、船端资源约束和船岸协同等需求，团队选择 Apache IoTDB 作为船舶 MarineNet 智能系统时序数据核心存储数据库。
- 陶术江中冶赛迪信息技术(重庆)有限公司 AIoT 平台总监
面对钢铁生产数据高频、连续、规模大且协议复杂的特点，IoTDB 经受住了生产连续性和稳定性的考验，为数据采集、存储、加工、分析及 AI 应用提供了可靠的时序数据底座，推动工业数据从现场采集走向智能化应用。
- 李江国电投青海光伏产业创新中心有限公司副总，青海黄河智慧能源科技有限公司副总
IoTDB 的压缩比和查询性能非常符合我们的需求，尤其在跨年度查询、降采样和大批量时序数据抽取场景下表现良好；其树状模型和 TsFile 文件格式也为设备数据管理与数据迁移带来了便利。
- 华冬进美克生能源数字化平台架构师
IoTDB 的树形数据模型与储能设备测点天然匹配，在高吞吐写入、实时查询和海量历史数据迁移方面都展现出明显优势，帮助我们实现了储能数据的高效、可靠管理。
- 崔双双哈尔滨工业大学副研究员
Apache IoTDB 具备千万级数据写入、毫秒级查询、TsFile 文件格式和商业友好的开源协议，非常适配物联网场景。
