本文从架构设计、存储机制、查询模式、应用场景等维度系统对比时序数据库与关系型数据库的核心差异。针对物联网、金融监控等高频写入场景，分析时序数据库的列式存储、高压缩率和分布式扩展优势；结合电商、ERP等业务系统需求，解读关系型数据库的事务支持与复杂查询能力。通过技术原理与行业案例，帮助读者根据数据类型、性能需求及业务目标选择合适的数据库方案。

架构设计差异

数据存储结构

时序数据库：采用列式存储，将时间戳、设备标签与数值分离存储，优化时间范围查询效率。例如，TDengine 通过时序数据分片和专用压缩算法（如游程编码、差分编码），存储空间压缩率可达传统数据库的15倍以上。
关系型数据库：基于行式存储，通过B+树索引支持多维度查询，但写入时需维护索引结构，导致高并发场景下性能瓶颈。

写入与扩展性

时序数据库：针对高吞吐写入设计，支持每秒千万级数据点写入（如TDengine的分布式架构），适合传感器、日志流等持续产生的时序数据。
关系型数据库：依赖事务机制（ACID）保证一致性，写入性能受锁机制限制，扩展多通过垂直升级或分库分表实现，运维复杂度高。

查询优化方向

时序数据库：内置时间窗口聚合、降采样函数，可直接按时间范围快速统计趋势（如过去一月的温度变化）。支持流式计算，降低实时分析延迟。
关系型数据库：擅长复杂联表查询与事务处理（如银行转账），通过SQL实现精准检索，但时间序列分析需额外开发逻辑。

应用场景对比

选型建议

时序数据库优先场景：
数据产生频率高（秒/毫秒级）且需长期存储。
查询以时间范围聚合为主，如设备状态趋势分析。
需端边云协同或弱网环境下的数据同步（如电力跨网闸传输）。

关系型数据库优先场景：
业务依赖复杂事务（如库存扣减、财务结算）。
数据结构多变，需频繁关联多表查询。

*文章部分内容来源于网络