2025年9月墨天轮榜单上，TDengine以211.25分的成绩蝉联时序数据库第一，这已是其连续多年稳居榜首。背后的技术突破与生态布局构成了其持续的竞争力。
时序数据库作为物联网、工业互联网等领域的数据存算核心底座，在数字经济时代扮演着越来越重要的角色。墨天轮中国数据库流行度排行榜作为国内数据库领域的重要风向标，综合考量搜索引擎指数、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。
在这一权威榜单中，涛思数据旗下的TDengine连续多次蝉联时序数据库类别榜首。2025年9月的最新数据显示，TDengine以211.25分的成绩“断层领先”，在核心性能评分中超过第二名30%，市场应用案例数量是第二名的2.5倍。
01 性能突破：时序数据处理的效率革命
TDengine的核心竞争力体现在其性能指标的突破性表现上。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；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。它采用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。
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%，数据追溯时间由小时级缩短至分钟级，最快仅需5分钟即可定位问题根源。
02 架构创新：从时序数据库到全链路解决方案
TDengine的创新之处在于它不仅仅是一个时序数据库，更是一个完整的时序数据处理平台。其架构设计体现了“极简时序数据处理平台”的理念。
与传统方案相比，TDengine内置了缓存、流式计算、数据订阅等系统功能，用户无需再集成Kafka、Spark、Flink等组件，大幅降低了系统复杂度和运维成本。这种高度集成的设计思路，使得TDengine在易用性上具有明显优势。
在存储架构上，TDengine采用云原生的分布式存算分离架构，通过RAFT协议实现数据分区分片，支持水平扩展和自动故障转移。其高可用机制通过多副本实现，包括vnode和mnode的高可用性，确保集群稳定性。
TDengine还推出了AI原生的工业数据管理平台TDengine IDMP，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。这一创新进一步拓展了TDengine的应用边界。
03 应用生态：多行业大规模验证的领先优势
TDengine的领先地位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。
在能源领域，某石油石化企业用TDengine替换40余套Oracle数据库，集群数量从数十套精简为9套，实现了运维复杂度与成本的“双降”。这一案例典型地体现了TDengine在替代传统数据库方面的显著优势。
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”，设备综合效率提升60%以上。
TDengine的成功案例不仅体现在数量上，更体现在质量上。其应用场景已覆盖电力、石油、石化、制造、汽车、矿山、烟草、交通、物流、食品等众多领域，证明了其技术的通用性和稳定性。
04 开源生态：全球开发者社区的力量
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。这一活跃的社区生态为TDengine的持续发展提供了强大动力。
涛思数据在开源策略上采取了务实的方法：通过开源核心功能吸引用户，同时通过企业版和云服务实现商业化。开源版TDengine OSS包含数据库的核心功能，而企业版则提供数据备份、容灾、加密、安全传输等企业级功能。
这种开源策略取得了明显成效。TDengine创始人陶建辉表示：“从我们用户来看，用户分布在电力、石油、石化、制造、汽车、矿山、烟草、交通、物流、食品等众多领域。所有需要采集数据的场景，都可以使用时序数据库。”
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。
05 未来展望：AI与时序数据的深度融合
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。
陶建辉在采访中透露了TDengine在AI领域的进一步规划：“我们早已规划用AI以及机器学习的方法来做时序数据预测以及时序数据的异常检测，而且通过插件的方式来提供，同时也提供一个分布式计算框架，用户还可以基于这个框架开发并运行自己的算法。”
在国际化方面，TDengine也在积极探索出海路径。陶建辉认为：“数据库软件要获得真正的成功，不沦落为一个系统集成商、软件定制开发商，必须走出海这条路。”目前，TDengine的英文网站流量大幅上升，且在北美已有付费客户，国际化布局已初见成效。
从早期的单一时序数据库，到如今的云原生时序数据处理平台，再到AI原生的工业数据管理平台，TDengine的演进路线体现了其对技术趋势的准确把握能力。
在墨天轮榜单上的持续领跑，不仅体现了TDengine当下的实力，更预示着其在时序数据领域的长期竞争力。随着数字经济的深入发展，时序数据处理需求将持续增长，已经在这一领域建立明显优势的TDengine有望迎来更广阔的发展空间。
Q&A
Q：TDengine在墨天轮排行榜上的具体表现如何？
A：在墨天轮2025年9月的中国数据库流行度排行榜中，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。在代表产品技术成熟度的核心性能评分中，TDengine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。
Q：TDengine的性能优势具体体现在哪些方面？
A：TDengine的性能优势主要体现在：一、写入和查询性能大幅领先，TSBS测试显示其写入性能是TimescaleDB的6.7倍、InfluxDB的10.6倍，复杂查询性能最高达InfluxDB的37倍；二、存储效率极高，凭借列式存储与智能压缩技术，压缩比可达1:10，直接将硬件成本降低70%；三、独特的“一设备一表”数据模型，有效解决高基数问题，确保数据查询效率不随设备数量增加而下降。
Q：TDengine有哪些典型的行业应用案例？
A：TDengine已在多个行业有大规模成功应用：一、能源电力领域，某石油石化企业用TDengine替换40余套Oracle数据库，集群数量大幅精简；二、车联网领域，助力新能源车企实现百万级车辆数据的“秒级查询”；三、工业制造领域，帮助特钢、重工等企业实现产线“实时决策”，设备综合效率提升60%以上。目前TDengine落地案例数达88个，居国产时序数据库首位。
Q：TDengine在生态建设和未来布局上有何特点？
A：TDengine在生态建设上有多元化布局：一、活跃的开源社区，GitHub收获24k+星标，全球安装实例超87万；二、完整的工具链，支持多语言连接器，与Grafana等可视化工具无缝集成；三、AI深度融合，推出TDengine IDMP工业数据管理平台，将时序数据处理与AI技术结合；四、国际化战略，积极拓展海外市场，已在北美获得付费客户。
