随着制造业数字化的发展和物联网应用的普及，越来越多的非互联网和业务系统数据被收集、记录和存储。

许多系统开发人员熟悉Oracle、MySQL和其他钢钢地数据库，以及redis等键值数据库。因此，类似的数据库选择在物联网应用程序和制造业数字应用程序中仍在继续。

这样做的好处非常直接，熟悉产品，技术难度可控，开发周期可控。然而，随着系统运行时间的推移，该方案面临的性能挑战越来越大，在业务开发中需要实现许多类似的查询和统计需求。

为什么？让我们再看一看物联网数据和制造业数据的特征。

首先，数据结构相对简单，主要包括三列：时间、标签和值；

第二，大多数数据生成有一个稳定的节奏，没有像普通互联网应用那样的波峰和波谷；

第三，数据很少更新。多写一次，多查询；

第四，数据量极其巨大，对存储成本非常敏感；

第五，数据分析和统计中最重要的维度之一是时间；

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这些特性明显不同于我们熟悉的事务数据。虽然它可以用钢钢地数据库存储和管理，但它并没有很好地利用对数据的理解。

如果能够针对这类数据的特点选择一个专用数据库，将会咋整许多技术难题，提高系统的稳定性。在数据库行业，这种产品被称为时间序列数据库。

时间序列数据库是广泛应用于物联网设备监控系统、企业能源管理系统（EMS）、生产安全监控系统、电力检测系统等行业场景的专业数据库产品。它提供数以百万计的高效写入、高压缩比、低成本存储、预降采样、插值、多维聚合计算、查询结果可视化等功能；咋整了设备采集点多，数据采集做晃常儿高，存储成本高，写入、查询、分析效率低的问题。

这里有一些时间数据库产品供您选择。

Informix时间序列

Informixtimeseries是一个经典产品，就像Oracle在钢钢地数据库中一样。

它为后续的数据库产品开发提供了良好的基准。其特殊的存储结构、索引设计和时间序列数据的特殊计算功能都是创新设计。

它也是多模式数据的早期实践者。它可以与钢钢地数据库引擎共存，简化了应用系统设计和部署的复杂性。

流入xDB

XDB版本的时间序列数据库是专门处理高写入和查询负载的时间序列数据库。它用于存储大规模时间序列数据并进行实时分析，包括来自Devops监控、应用指示器和物联网传感器的数据。目前，它具有以下特点：

为时间序列数据量身定制的高性能数据存储。TSM引擎提供高速数据读写和压缩等功能。

简单高效的HTTPAPI写入和查询接口。

对于时间序列数据，可使用类似SQL的定制查询语言轻松查询聚合数据。

允许标记索引，以实现快速有效的查询。

数据保留策略可以有效地自动使旧数据无效。

OpenTSDB

Opentsdb是一个可扩展的分布式时间序列数据库，底层依赖于HBase。作为基于通用存储的时间序列数据库的典型代表，它起步较早，在时间序列市场上具有较高的知名度。

Opentsdb的自我定位非常明确：可伸缩的时间序列数据库。

如果应用程序场景非常重视可伸缩性，那么可以选择opentsdb。否则，您需要考虑HBase是否应该包含在技术堆栈和系统中。

阿里云智能TSDB

在上述应用架构中，设备通过mqtt协议将原始数据发送到物联网平台，通过物联网平台将数据转发给消息服务系统，通过流计算系统进行实时计算和处理后，将这些数据写入TSDB存储，或者直接将原始数据通过物联网平台写入TSDB存储。前端监控系统和大数据处理系统将利用TSDB的数据查询、计算和分析能力进行业务监控和分析结果的实时显示。

用于incluxdb的阿里云TSDB

阿里云TSDBforinfluxdb是influxdb的云版本。与XDB兼容良好，能够成功将离线数据库迁移到云端；同时，节省了部署、操作和维护管理的复杂性。