研判2025！中國時序數(shù)據(jù)庫行業(yè)市場數(shù)量、競爭格局及未來趨勢分析：受益于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備激增，時序數(shù)據(jù)庫發(fā)展迅速[圖]

時序數(shù)據(jù)庫文爭 2025-08-13 09:09 來源：智研咨詢

內(nèi)容概要：時序數(shù)據(jù)庫是用于存儲和管理時間序列數(shù)據(jù)的專業(yè)化數(shù)據(jù)庫，也是用于優(yōu)化攝取、處理和存儲時間戳數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。隨著物聯(lián)網(wǎng)和云平臺的出現(xiàn)，時序數(shù)據(jù)的規(guī)模開始以前所未有的方式呈指數(shù)級增長。以海量傳感器為依托的智能硬件、智能制造、智慧城市、智慧醫(yī)療等得到了飛速地發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)中的各類傳感器設(shè)備每時每刻都在生成海量時序數(shù)據(jù)，龐大的時序數(shù)據(jù)集和海量傳感器的高并發(fā)操作，使得傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫和 NoSQL 數(shù)據(jù)庫都面臨著巨大的挑戰(zhàn)。在此背景下，時序數(shù)據(jù)庫應(yīng)運而生并不斷發(fā)展。數(shù)據(jù)顯示，2024年全球時序數(shù)據(jù)庫軟件市場規(guī)模為3.88億美元，預(yù)計到2031年規(guī)模將增長至7.76億美元。從數(shù)量來看，時序數(shù)據(jù)庫數(shù)量有所減少，行業(yè)集中度進(jìn)一步提升。據(jù)CCSA TC601統(tǒng)計分析，截至2025年6月，全球時序數(shù)據(jù)庫數(shù)量41個，較上年同期減少14個；中國時序數(shù)據(jù)庫數(shù)量為17個，較上年同期減少10個。從商業(yè)模式來看，國外以開源為主，國內(nèi)則以商業(yè)為主。國內(nèi)開源時序數(shù)據(jù)庫包括Tdengine、openGemini、CeresDB等，商業(yè)時序數(shù)據(jù)庫有KaiwuDB、DolphinDB、UTSDB、TimeLyre等。

上市企業(yè)：星環(huán)科技(688031)、優(yōu)刻得(688158)、科遠(yuǎn)智慧(002380)、中控技術(shù)(688777)、東方國信(300166)、青云科技(688316)

相關(guān)企業(yè)：北京濤思數(shù)據(jù)科技有限公司、上海沄熹科技有限公司、浙江智臾科技有限公司、西安索思信息科技有限公司、北京諾司時空科技有限公司、華為云計算技術(shù)有限公司、格睿時代(杭州)信息科技有限公司、北京四維縱橫數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司、大慶紫金橋軟件技術(shù)有限公司、北京庚頓數(shù)據(jù)科技有限公司、螞蟻科技集團(tuán)股份有限公司、北京亞控科技發(fā)展有限公司、北京中泰華電科技有限公司、上海數(shù)全軟件有限公司、上海麥杰科技股份有限公司

關(guān)鍵詞：時序數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)

一、時序數(shù)據(jù)庫行業(yè)相關(guān)概述

時序數(shù)據(jù)庫全稱為時間序列數(shù)據(jù)庫 (TSDB)，是用于存儲和管理時間序列數(shù)據(jù)的專業(yè)化數(shù)據(jù)庫，也是用于優(yōu)化攝取、處理和存儲時間戳數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。時序數(shù)據(jù)庫的目標(biāo)是實現(xiàn)高性能的讀寫，實時分析，其被廣泛應(yīng)用在設(shè)備信息采集、金融數(shù)據(jù)分析及可視化等眾多場景當(dāng)中。

時序數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不同，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫注重增刪改查和事務(wù)功能，而時序數(shù)據(jù)庫針對海量數(shù)據(jù)寫入，其讀取查詢多是一段時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)。時序數(shù)據(jù)庫一般具有以下特點：（1）高吞吐量數(shù)據(jù)高速寫入能力。由于時序業(yè)務(wù)會持續(xù)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，并且對寫入的速度有很高的要求，寫入的并發(fā)量大，這就要求時序數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)實現(xiàn)高吞吐量的數(shù)據(jù)高速寫入功能。（2）高壓縮率。時序數(shù)據(jù)庫需要存儲大量的數(shù)據(jù)，并且有的監(jiān)控數(shù)據(jù)可能需要存儲很長時間，5 年到10 年都有需求，因此需要根據(jù)時序數(shù)據(jù)的特征對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。（3）高效時間窗口查詢能力。時序業(yè)務(wù)的查詢需求分為兩類，一是實時數(shù)據(jù)查詢，反映當(dāng)前監(jiān)控對象的狀態(tài)；二是主要是查詢某個時間段的歷史數(shù)據(jù)，歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量非常大，這時候需要針對時間窗口大量數(shù)據(jù)查詢進(jìn)行優(yōu)化。（4）高效聚合能力。時序業(yè)務(wù)場景通常會關(guān)心數(shù)據(jù)的聚合值，比如count、mean 等聚合值來反映某個時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)情況，因此時序數(shù)據(jù)庫需要提供高效的聚合函數(shù)。（5）批量刪除能力。時序業(yè)務(wù)對于過期的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行批量刪除操作。（6）通常不需要具備事務(wù)的能力。

時序數(shù)據(jù)庫特點

時序數(shù)據(jù)庫的起源可以追溯到20世紀(jì)70年代，隨著工業(yè)控制和SCADA系統(tǒng)的興起，大量的時序數(shù)據(jù)產(chǎn)生，需要一套完整的存儲與處理方案。而1999年出現(xiàn)的RRDtool最早提出了專門面向時序數(shù)據(jù)存儲、處理的方法。隨著大數(shù)據(jù)時代到來，2010 年之后，時序數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長，時序數(shù)據(jù)庫的發(fā)展走上了“快車道”。

時序數(shù)據(jù)庫行業(yè)發(fā)展歷程

相關(guān)報告：智研咨詢發(fā)布的《中國時序數(shù)據(jù)庫行業(yè)市場現(xiàn)狀分析及發(fā)展?jié)摿ρ信袌蟾?/a>》

二、時序數(shù)據(jù)庫行業(yè)相關(guān)政策

黨中央、國務(wù)院高度重視數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，黨的十九屆四中全會首次將數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)的勞動、資本、土地等并列為生產(chǎn)要素。數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵要素，已深度融入經(jīng)濟(jì)社會各領(lǐng)域，成為重塑產(chǎn)業(yè)格局、培育新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵引擎。近幾年，我國政府部門發(fā)布了大量政策支持?jǐn)?shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展，數(shù)據(jù)庫作為支撐數(shù)據(jù)存儲與計算的關(guān)鍵載體，也受益于政策利好。2023年12月，發(fā)改委公布了《產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整指導(dǎo)目錄（2024年本）》，將大型高性能實時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，大型高性能時序數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)等工業(yè)控制系統(tǒng)納入鼓勵類目錄，為時序數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)發(fā)展注入強勁動能。

三、時序數(shù)據(jù)庫行業(yè)市場現(xiàn)狀

1、市場規(guī)模

隨著物聯(lián)網(wǎng)和云平臺的出現(xiàn)，時序數(shù)據(jù)的規(guī)模開始以前所未有的方式呈指數(shù)級增長。以海量傳感器為依托的智能硬件、智能制造、智慧城市、智慧醫(yī)療等得到了飛速地發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)中的各類傳感器設(shè)備每時每刻都在生成海量時序數(shù)據(jù)，龐大的時序數(shù)據(jù)集和海量傳感器的高并發(fā)操作，使得傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫和 NoSQL 數(shù)據(jù)庫都面臨著巨大的挑戰(zhàn)。在此背景下，時序數(shù)據(jù)庫應(yīng)運而生并不斷發(fā)展。數(shù)據(jù)顯示，2024年全球時序數(shù)據(jù)庫軟件市場規(guī)模為3.88億美元，預(yù)計到2031年規(guī)模將增長至7.76億美元。

時序數(shù)據(jù)庫包括基于網(wǎng)絡(luò)與基于云兩種部署模式，其中基于網(wǎng)絡(luò)占據(jù)主導(dǎo)地位，2024年占據(jù)了60%的市場份額，主要系基于web的解決方案具備易部署性和可伸縮性。云數(shù)據(jù)庫憑借優(yōu)異的成本效益、強大的數(shù)據(jù)處理能力與高靈活性，受到了越來越多客戶的青睞。

2、產(chǎn)品數(shù)據(jù)

從數(shù)量來看，全球時序數(shù)據(jù)庫數(shù)量有所減少，行業(yè)集中度進(jìn)一步提升。據(jù)CCSA TC601統(tǒng)計分析，截至2025年6月，全球市場上共有數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品535款。除了早期的兩款網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫和層次數(shù)據(jù)庫，在剩余的533個數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品中，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫228個，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有305個。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，時序數(shù)據(jù)庫41個，較上年同期減少14個。

中國市場競爭激烈。據(jù)CCSA TC601統(tǒng)計，截至2025年6月，我國數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品共有164款。其中非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫68個。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，時序數(shù)據(jù)庫數(shù)量僅次于圖數(shù)據(jù)庫，數(shù)量為17個，較上年同期減少10個。

四、時序數(shù)據(jù)庫行業(yè)競爭格局

時序數(shù)據(jù)庫行業(yè)迅速發(fā)展，吸引諸多企業(yè)涌入，市場參與者較多。從商業(yè)模式來看，國外以開源為主，國內(nèi)則以商業(yè)為主。國內(nèi)開源時序數(shù)據(jù)庫包括Tdengine、openGemini、CeresDB等，商業(yè)時序數(shù)據(jù)庫有KaiwuDB、DolphinDB、UTSDB、TimeLyre等。

目前，國內(nèi)主流時序數(shù)據(jù)庫包括濤思數(shù)據(jù)的Tdengine、浪潮沄熹的KaiwuDB，智臾科技的DolphinDB，清華大學(xué)的Apache IoTDB、華為云的openGemini等，這些企業(yè)及研究機構(gòu)發(fā)揮著推動行業(yè)發(fā)展的重要作用，在技術(shù)創(chuàng)新方面做出了重要貢獻(xiàn)。

五、時序數(shù)據(jù)庫行業(yè)發(fā)展趨勢

時序數(shù)據(jù)庫在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中扮演著關(guān)鍵角色，盡管面臨諸多挑戰(zhàn)，但隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新，其應(yīng)用前景將更加廣闊，持續(xù)為各行業(yè)的智能化、數(shù)字化發(fā)展注入強大動力。

1、與人工智能深度融合

未來，時序數(shù)據(jù)庫將與人工智能技術(shù)緊密結(jié)合。利用深度學(xué)習(xí)算法對時序數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可實現(xiàn)更精準(zhǔn)的故障預(yù)測、趨勢判斷。例如，將圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）應(yīng)用于時序數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，挖掘數(shù)據(jù)間潛在關(guān)系；通過強化學(xué)習(xí)優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的查詢策略，自動調(diào)整索引與存儲方式，提升數(shù)據(jù)處理效率。

2、云原生與時序數(shù)據(jù)庫的結(jié)合

云原生技術(shù)憑借彈性伸縮、自動化運維等優(yōu)勢，將成為時序數(shù)據(jù)庫的重要發(fā)展方向。云原生時序數(shù)據(jù)庫可根據(jù)數(shù)據(jù)流量自動調(diào)整資源，降低成本；通過容器化和微服務(wù)化實現(xiàn)快速部署與靈活擴展。如 TDengine 已推出云服務(wù)版本，用戶可便捷地在云端使用其強大的時序數(shù)據(jù)處理能力。

3、邊緣計算場景下的應(yīng)用拓展

隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備爆發(fā)式增長，大量數(shù)據(jù)在邊緣端產(chǎn)生。將時序數(shù)據(jù)庫部署在邊緣端，實現(xiàn)數(shù)據(jù)本地存儲與實時處理，可減少傳輸延遲和帶寬壓力。在智能交通、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等場景中，邊緣時序數(shù)據(jù)庫可實時處理傳感器數(shù)據(jù)并做出決策，如智能攝像頭實時分析視頻流中的時序數(shù)據(jù)，進(jìn)行異常行為檢測。未來，“云 -邊 -端””協(xié)同的數(shù)據(jù)管理架構(gòu)將成為主流。

4、多模融合與統(tǒng)一管理

實際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)類型多樣，除時序數(shù)據(jù)外，還包含圖數(shù)據(jù)、文檔數(shù)據(jù)等。未來的時序數(shù)據(jù)庫將向多模融合方向發(fā)展，支持多種數(shù)據(jù)模型的存儲與處理，實現(xiàn)對多類型數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理與分析。例如在智慧物流中，同時處理貨物運輸?shù)臅r序數(shù)據(jù)、物流網(wǎng)絡(luò)的圖數(shù)據(jù)以及訂單文檔數(shù)據(jù)，為物流調(diào)度提供全面的數(shù)據(jù)支持。