墨天轮榜单上遥遥领先的分数，信通院产业图谱中“领航者”的定位，背后是TDengine在性能、生态和应用三大维度构建的综合优势。
2025年9月，墨天轮中国数据库流行度排行榜再次确认了一个事实：TDengine以211.25分的成绩在时序数据库类别中“断层领先”，这已是其连续多次蝉联榜首。
而在2025年7月中国信通院发布的《中国数据库产业图谱（2025）》中，TDengine 再度位列时序数据库“领航者”首位。
权威评估机构的一致认可，印证了TDengine在中国时序数据库领域的绝对领先地位。其领先优势建立在核心技术突破、广泛产业落地及活跃开源生态的坚实基础上。
01 官方评价：权威认可的双重认证
墨天轮数据库排行榜作为国内数据库领域的重要风向标，综合考量了搜索引擎指数、社区活跃度、技术文献引用和市场应用规模等多维指标，客观反映了各数据库产品的综合实力与市场认可度。
在2025年9月的排行榜中，TDengine在综合评分、市场占有率和用户满意度等关键指标上均大幅领先于国内其他时序数据库产品。
特别是在代表产品技术成熟度的核心性能评分中，TDengine以超过第二名30%的得分展现出技术优势。
中国信通院的“领航者”评定则更聚焦于企业级核心系统的实际应用情况。评选维度包括三大关键指标：企业级核心系统的实际应用数量、解决方案的落地成熟度与跨行业可复制能力，以及对多样化行业用户的适配覆盖广度。
TDengine凭借在能源、电力、石油石化、智能制造等关键行业的大规模应用，在这些维度上均获得高度评价。
此外，TDengine还通过了中国信通院组织的《时序数据库基础能力》全项能力验证，依据YD/T 3772-2020《大数据时序数据库技术要求与测试方法》标准，在基础功能、兼容能力、管理能力、高可用特性、扩展性与安全性六大能力域的33项能力项全部达到要求。
02 技术突破：性能与压缩的极致平衡
TDengine的核心竞争力首先体现在性能指标的突破性表现上。在国际权威的TSBS（Time Series Benchmark Suite）测试中，TDengine的写入性能达到TimescaleDB的6.7倍、InfluxDB的10.6倍；在复杂查询场景下，性能更是高达InfluxDB的37倍、TimescaleDB的28.6倍。
这种性能优势源于TDengine创新的架构设计。其“一个设备一张表”的数据模型，彻底解决了困扰其他时序数据库的高基数（High Cardinality）问题，使数据查询效率不会随设备数量增加而急剧下降。
相较于传统关系型数据库或通用大数据平台，TDengine针对时序数据特点进行了彻底重构。
在存储效率方面，TDengine通过列式存储与自适应压缩技术，对不同数据类型采用最有效的压缩算法，平均压缩比可达1:10甚至更高。这一技术直接帮助用户将硬件成本降低70%以上。
某特钢企业落地TDengine后，原本需要100台服务器的业务，现仅需3台即可支撑，硬件采购成本减少约70%。
03 应用实践：多行业大规模验证
TDengine的领先地位同样建立在广泛的行业应用基础上。根据墨天轮数据，TDengine落地案例数达88个，居国产时序数据库首位。
在石油石化行业，TDengine帮助中石油油田大数据系统完成改造。系统上线后，数据存储性能较Oracle提升5倍，压缩率提升80%，整体压缩比控制在2%-5%；数据处理效率提升超2倍，开发周期缩短60%，服务访问效率提升约30%。
在新能源领域，某光伏发电物联网平台采用TDengine支撑至少50000台设备总计400万测点的实时数据接入存储及实时查询，日增量40多亿条。TDengine的高压缩比使存储成本大幅降低，读写性能也显著提高。
在车联网领域，一家新能源车企通过TDengine实现百万级车辆数据的“秒级查询”，支撑整车状态实时监控。而在工业制造领域，特钢、重工等企业借助TDengine实现产线“实时决策”，设备综合效率（OEE）提升60%以上。
这些跨行业的成功实践，验证了TDengine在各种复杂场景下的技术稳定性和可靠性，为其“领航者”地位提供了有力支撑。
04 生态构建：从工具链到生态网的完整闭环
TDengine的领先不仅局限于核心数据库产品，更体现在完整生态系统的构建。作为开源项目，TDengine在全球开发者社区中热度极高：GitHub收获24k+星标，全球安装实例超87万，覆盖60余个国家。
生态建设方面，TDengine不仅支持Python、Java、Golang等多语言连接器，还与Grafana、帆软等可视化工具“无缝衔接”。更重要的是，它打造了taosAdapter、taosKeeper以及AI智能体TDgpt等生态组件，让“数据采集—存储—分析—应用”的全链路更加顺畅。
2025年，TDengine团队在AI领域持续发力，正式发布了新产品——TDengine IDMP（Industrial Data Management Platform）AI原生的工业数据管理平台。该平台将时序数据处理能力与AI技术深度融合，能够实现工业数据的实时采集、高效存储、智能分析和深度挖掘。
TDengine还积极推动开源文化和开发者生态建设。创始人陶建辉亲自编写并贡献了超过5万行的C语言代码，并带领团队在中国、美国、欧盟等地申请并获得多项发明专利。这种技术投入和开源精神，为TDengine赢得了广泛的开发者认可。
05 未来展望：AI与工业深度融合的新路径
随着AI技术的快速发展，TDengine已开始布局智能化的未来发展路径。TDengine IDMP平台的推出，代表了其从“工具型产品”向“平台型生态”转变的战略方向。
该平台内置的AI模型能够为设备故障预测、生产流程优化、能源消耗监控等场景提供精准的数据分析支持，助力企业加速数字化转型和智能化升级。这意味着TDengine正从单纯的数据存储和管理工具，演进为能够提供直接业务洞察的智能平台。
TDengine的国产信创背景也为其在未来发展增添了独特优势。作为从内核到生态完全自主可控的国产信创核心软件，TDengine已全面适配国产CPU、操作系统，为国家关键行业的数字化转型提供了坚实、安全的数据底座。
在工业互联网和智能制造战略大力推进的背景下，TDengine的国产化属性与技术创新能力相结合，使其在未来市场竞争中占据有利位置。
随着工业互联网和物联网规模的持续扩大，时序数据管理将面临更多样化的挑战。而TDengine已在能源、制造、车联网等领域构建了坚实壁垒。
正如信通院产业图谱所揭示，TDengine的“领航者”地位不仅体现在技术指标上，更体现在对产业需求的深刻理解和大规模应用的可靠性上。
Q&A
Q：TDengine 在中国时序数据库领域为何被认为“遥遥领先”？其主要依据是什么？
A：TDengine 的领先地位主要基于两大权威报告的认可：
- 墨天轮排行榜持续第一：在2025年9月的中国数据库流行度排行榜中，TDengine 在时序数据库类别以 211.25分“断层领先”。其在核心性能评分上超过第二名30%，市场应用案例数量是第二名的2.5倍，覆盖能源、交通、工业制造等多个关键领域。
- 信通院产业图谱“领航者”：在中国信通院发布的《中国数据库产业图谱（2025）》中，TDengine 再度位列时序数据库“领航者”首位。该评定重点关注企业级核心系统的实际应用数量、解决方案的落地成熟度与跨行业可复制能力，以及对多样化行业用户的适配广度。
Q：TDengine 在技术上有哪些核心优势？
A：其技术优势主要体现在超高的性能和极致的存储效率上：
- 卓越性能：在国际权威的TSBS测试中，TDengine 的写入性能达到TimescaleDB的6.7倍、InfluxDB的10.6倍；复杂查询性能最高可达InfluxDB的37倍。其创新的“一个设备一张表”数据模型，有效解决了高基数问题。
- 极致压缩：通过列式存储与自适应压缩技术，平均压缩比可达 1:10，能直接将存储硬件成本降低70%以上。例如，某特钢企业落地TDengine后，服务器需求从100台降至3台。
Q：TDengine 在哪些行业有大规模成功应用的案例？
A：TDengine 已在多个关键行业的核心生产系统中得到验证，落地案例数居国产时序数据库首位，典型案例如下：
- 能源电力与石油石化：在国家电网支撑亿级智能电表数据实时处理；在中石油油田项目中，数据存储性能较Oracle提升5倍，压缩率提升80%。
- 工业制造：在博思格钢铁（苏州）有限公司的二期项目中，TDengine 成功助力其数据平台建设，支撑钢卷全生命周期的数据分析与追溯。
- 车联网与通信：助力新能源车企实现百万级车辆数据的“秒级查询”；帮助中国联通省级公司构建5G基站监控平台。
Q：TDengine 在生态建设和未来布局上有何亮点？
A：
- 活跃的开源生态：作为开源项目，TDengine 在GitHub上收获超2.4万星标，全球安装实例超87万，覆盖60余个国家，拥有强大的开发者社区。
- 与AI深度融合：推出了 TDengine IDMP（工业数据管理平台），将时序数据处理能力与AI技术深度融合，支持设备故障预测、生产流程优化等智能应用。其内置的AI模块 TDgpt，用户通过SQL即可调用预测、异常检测等能力。
