小T导读：又到一年“双十一”，当你在刷新购物车、抢优惠券、等待快递上门时，背后有多少系统在同时高速运转？从亿级交易监控到物流调度、能源调控、消防安全，背后都是时序数据在支撑。本文将通过顺丰科技、得物电商、欧圣达燃气、智能消防等案例，带你看看数据世界里的“双十一”。
我们很少意识到，生活早已被时序数据悄然重塑。
无论是快递派送、燃气安全、消防监测，还是电商交易防护，每一次定位、每一条报警、每一个点击，背后都有数以亿计的设备和传感器在持续记录。
这些数据有一个共同特征——它们带有时间戳，按时间顺序不断产生。这样的数据被称为“时序数据”。
它们是智慧系统的神经网络，决定着包裹能否准时送达、燃气是否安全、系统能否稳定运行。
然而，时序数据量庞大、写入频繁、查询复杂。传统数据库在面对这类数据时往往显得力不从心：
- 存储成本高：每天 TB 级数据，存还是不存？
- 查询响应慢：数据一多，查询十几秒甚至直接崩溃。
- 架构复杂：依赖多种中间件，运维负担沉重。
正因如此，越来越多的企业开始寻找专为时序场景打造的解决方案。TDengine TSDB，便是其中被广泛采用的一种选择。
顺丰科技：从 21 台服务器到 3 台，系统瘦身与提速
顺丰科技的大数据监控平台每天要处理超过 50 亿条监控数据，这些数据来自各类业务系统与集群，用于保障全国物流服务的稳定运行。 早期平台采用 OpenTSDB + HBase 作为全量监控数据的存储方案，虽然架构成熟，但随着数据量不断增长，问题也逐渐显现：
- 依赖多、链路长：需要同时依赖 Kafka、Spark、HBase 等大数据组件，系统复杂度高；
- 成本过高：采用 4 节点 OpenTSDB 与 21 节点 HBase，压缩后每天仍需 1.5TB 存储空间，整体成本居高不下；
- 查询性能不足：大跨度查询往往需要十几秒，高并发访问时系统容易崩溃。
为了解决这些问题，顺丰科技调研了多种时序数据存储方案，包括 IoTDB、Druid、ClickHouse 和 TDengine TSDB。
平台升级至 TDengine TSDB 后，整体表现有显著提升：
- 稳定性提升：系统摆脱了对大数据组件的依赖，数据链路更短、更可靠；
- 写入性能优化：在理想条件下写入速度最高可达 90 万条/秒，常态稳定在 20 万条/秒；
- 查询性能显著改善：使用预计算函数后，p99 查询耗时控制在 0.7 秒以内；
- 存储成本降低 90%：服务器从 21 台降至 3 台，每日存储需求由 1.5TB 降至 93GB（两副本）。
案例详情：https://www.taosdata.com/tdengine-user-cases/2314.html
得物电商：亿级流量防护，稳过“双十一”高峰
得物作为国内领先的潮流电商平台，每天都要面对数亿级的访问与流控请求。双十一、618 期间，流量激增，更考验系统的稳定性和防护能力。在对比了 InfluxDB、OpenTSDB、Cassandra 等多款时序数据库后，得物最终选择了 TDengine TSDB 来支撑其流控监控系统。
得物的监控平台基于阿里开源组件 Sentinel 深度定制而成，需要对数百个业务系统、数千台服务器的实时流量进行监控与防护，并将秒级粒度的监控数据持久化。这意味着系统每天可能产生数亿条数据，写入速度达到 万 TPS，远超传统关系数据库的承载能力。
采用 TDengine TSDB 后，系统性能实现显著提升：
- 写入高效：轻松支撑百万级并发写入，保障流控监控实时更新；
- 超级表建模：以“应用-资源”为维度组织数据，查询效率显著提高；
- 存储优化：压缩率提升约十倍，整体存储成本降低 90%；
- 查询加速：百亿级数据查询仍可在毫秒级完成。
案例详情：https://www.taosdata.com/tdengine-user-cases/2253.html
益和热力：从 21 秒到 1 秒，供热系统的“加速引擎”
益和热力在推进智慧供热时，需要把热力站与用户侧的温度、压力、流量等海量时序数据统一汇聚到中心侧。供暖季高峰期，数据涌入速度骤增，原有 SQL Server 出现落盘慢、查询卡、延迟分钟级等问题，影响运行监测与调度优化。为此，团队对比评估后，选择以 TDengine TSDB 作为底层时序数据库，重构数据写入、查询与存储体系。
落地后，核心成效清晰可量化：
- 写入提速：相同规模 7 万条数据，从 21 秒 缩短至 1 秒；
- 查询加速：按“1 个月历史数据”查询，从 ≈6 秒 降至 <1 秒（5×+）；
- 存储降本：4 年数据从 950GB 压缩至 77GB，节省 ≈92% 空间；
- 硬件精简：服务器由 4 台 减至 1 台（-75%）；
- 实时性提升：实时数据链路由分钟级降至秒级。
目前，这套基于 TDengine TSDB 的智慧供热数据底座已稳定运行：在保证实时监测、异常预警与趋势分析体验的同时，显著提升了效率与性价比，也为后续规模扩展和功能演进预留了空间。
案例详情：https://www.taosdata.com/tdengine-user-cases/33403.html
智能消防：高效存储 + 快速查询，守护每一秒！
在典型的消防场景中，系统需管理成千上万的监控设备，包括电气火灾探测器、烟雾探测器、温湿度传感器、可燃气体探测器等。这些设备持续上传监测数据，并在发现异常时即时上报告警事件。系统需要同时满足实时监控、事件响应、历史追溯等多重需求，对数据库的写入性能、查询效率和存储成本提出了极高要求。
为此，团队采用了 TDengine TSDB 进行系统建模与数据管理：
- 超级表建模：为每类设备建立统一结构的超级表，通过标签（Tags）区分不同设备，支持按楼栋、楼层、设备类型等维度快速查询。
- 高效压缩与保留策略：利用 TDengine TSDB 的内置压缩算法，显著降低存储成本；通过 KEEP 策略灵活控制数据保留周期，结合多级存储，将“热数据”放在 SSD，“冷数据”迁至 HDD 或对象存储，实现成本与性能的平衡。
- 实时报警与趋势分析：当传感器检测到异常（如火警、故障或隐患）时，TDengine TSDB 能在秒级完成查询与告警触发。同时，结合时间窗口聚合（interval），可对温度、电流、烟雾等历史数据进行趋势分析，用于隐患识别与设备预测性维护。
- 批量写入与分布式架构：支持高效批量写入海量数据，显著降低写入延迟；分布式部署与多副本机制保障数据安全与系统高可用。
案例详情：https://www.taosdata.com/tdengine-user-cases/28091.html
双十一，不只是“买买买”的狂欢
当所有人都在讨论“双十一”的成交额时，技术人更关心的是——系统是否稳定、报警是否及时、数据是否撑得住。
在那些看不见的地方，时序数据让每一次下单、支付、发货都能顺利完成。
从物流到能源，从消防到电商，TDengine 正在连接千行百业，也在悄然增加我们的生活便利性：
- 写入快，轻松支撑亿级并发；
- 存储省，压缩比高达 90%；
- 查询快，毫秒级响应；
- 架构轻，组件一体化、维护简单。
每一个双十一，都不只是“买买买”的狂欢，也是一次技术与数据的“稳稳稳”考验。
