一、从定义看本质：两类数据库的基因差异

实时数据库（RTDB）：以毫秒级响应为核心目标，面向事务型数据处理（如金融交易、航班调度），强调查询即时性与ACID事务保障。

时序数据库（TSDB）：专为时间戳数据流设计，针对传感器、设备日志等带时间标记的海量数据，优化高速写入与时间维度聚合分析。

二、5大核心区别深度对比

数据结构：动态表格VS时间线模型

实时数据库：依赖行/列结构化存储，需预定义Schema，灵活性低。

时序数据库：采用“时间线-标签-数据点”模型，支持动态扩展标签，轻松处理设备元数据变化（如物联网场景）。

写入性能：TPS瓶颈VS吞吐量优先

实时数据库：单节点写入峰值约10万TPS，依赖分布式架构扩容。

时序数据库：采用列式存储+时间分片，单机写入可达百万数据点/秒（如TDengine实测性能），适合高并发传感器数据接入。

查询效率：事务锁VS预降采样

实时数据库：通过锁机制保障一致性，但大规模范围查询易延迟。

时序数据库：内置时间窗口聚合、降采样预处理，1秒完成10亿级数据年趋势分析（案例：某电网公司用InfluxDB替代HBase后查询提速120倍）。

存储成本：原始数据冗余VS分层压缩

实时数据库：原始数据全量存储，占用空间大。

时序数据库：支持无损压缩（如Gorilla算法）、冷热分层（OSS+本地SSD），存储成本降低70%（参考阿里云TSDB实测数据）。

生态扩展：封闭系统VS开放分析栈

实时数据库：多为独立系统，与AI工具链集成需定制开发。

时序数据库：原生支持Grafana可视化、Python ML库对接，无缝衔接时序预测场景。

三、适用场景决策树：何时必须用时序数据库？

✅ 选择时序数据库的5大信号：

• 数据产生频率>1000点/秒
• 需按时间维度聚合统计（如每分钟均值、故障窗口定位）
• 设备元数据动态变化（如物联网设备增删标签）
• 存储成本敏感且需长期归档
• 业务依赖实时告警（如工业设备阈值监测）

⚠️ 实时数据库仍适用的场景：

银行转账、航空订票等强事务系统；低吞吐量（<1万TPS）且无需时间关联的业务。

四、为什么说时序数据库是未来十年的技术标配？

据IDC预测，2025年全球时序数据占比将达60%，而传统数据库在以下领域暴露致命缺陷：

1. 工业互联网：百万级设备高频数据写入，实时数据库索引开销导致写入延迟
2. 智慧城市：千万级摄像头同时产生带时间戳的元数据，需时间线模型快速关联
3. 量化金融：纳秒级行情波动分析依赖时间窗口函数，SQL数据库无法高效实现

*文章部分内容来源于网络