导语： 2025 年 12 月，国际权威榜单机构 DB-Engines 发布了最新的时序数据库（Time-Series Database）排名，其中国产时序数据数据库 DolphinDB 以卓越的综合实力稳居时序数据库榜单前十名，为国产时序数据库产品中排名第一的时序数据库。

在此之前，DolphinDB 已长达数年居于国产时序数据库排名榜首。在全球舞台上与一众国际顶级产品同台竞技，彰显了 DolphinDB 时序数据库在基础软件领域的硬核技术突破。DolphinDB 是一款由中国厂商基于 C++ 自主研发的分布式时序数据库（Distributed Time-Series Database），其核心设计目标是打破传统"流、批、存"分离架构的壁垒，为时序数据场景提供存储、查询、实时计算、复杂（信号、振动、机器学习）分析的一站式平台，通过“高性能计算引擎”与“一站式解决方案”双轮驱动，为金融量化、物联网、能源电力等海量数据场景提供更智能、更极速的分析能力。

可以说，DolphinDB 的持续领先，标志着国产时序数据库已从“可用”迈向“好用”，成为驱动各行业数字化转型的核心引擎。正因如此，DolphinDB 在工业物联网、智能制造、智慧城市、高频交易、量化投研、等对实时性要求严苛的核心场景中成为首选。截至2025年12月，DolphinDB 已服务包括中信证券、易方达基金、长江电力、中广核、中国航天、比亚迪等在内的近200家头部企业，成为其处理海量时序数据的核心基础设施。

实力登顶：高性能计算与存储打造最全面国产时序数据库

DB-Engines排名综合考量了产品的市场受欢迎度、技术能力、搜索热度及专业评价等多维指标。DolphinDB能够脱颖而出，其根源在于对时序数据场景的深度重构与性能的极致追求。DolphinDB 也是极少数不仅广泛应用于传统的工业物联网、智能制造、智慧城市等 IoT 场景下，也能在高频交易、量化投研、等对实时性、稳定性要求严苛的金融级核心场景中成为首选的新一代国产时序数据库。

与传统时序数据库不同，DolphinDB 领先地采用了集数据库、流式计算与编程语言于一体的融合架构。这一设计使得数据在入库后无需在不同系统间迁移，即可直接进行高频复杂的实时计算与分析，从根本上消除了数据搬运带来的性能瓶颈。在基准测试中，DolphinDB已实现单节点每秒超千万级数据点的实时写入，并能在毫秒级内完成对数十亿数据记录的复杂查询，其自主研发的 Swordfish 低延时引擎更能实现个位数微秒级的实时计算，满足金融交易的时延要求，有效应对了海量时序数据带来的存储与成本压力。DolphinDB 的两大核心能力帮助国产时序数据应用打造“实时”与“AI 智能”新范式。

1. 为时序数据场景下高性能实时分析而生的融合数据平台
   DolphinDB 是一款由中国厂商基于 C++ 开发的分布式时序数据库（Distributed Time-Series Database），其核心设计目标是打破传统"流、批、存"分离架构的壁垒，为时序数据场景提供存储、查询、实时计算、复杂（信号、振动、机器学习）分析的一站式平台。

   DolphinDB 并非一个单纯的数据库，而是一个将分布式时序数据存储、内置流处理引擎与强大的编程分析能力深度融合的统一平台。这种"All-in-One"的设计，旨在消除数据在不同系统（如 Kafka, Flink, Hadoop）间移动带来的性能瓶颈与复杂度。

   其主要的技术特质：

   • 一体化架构：提供流批一体计算能力，支持在数据库内完成复杂计算，并保证流计算与批计算结果的一致性。

   • 多模存储引擎：支持 TSDB、OLAP 等多种存储引擎，分别针对时序数据分析、大规模聚合计算等场景进行优化。

   • 原生分布式与高可用：自研分布式架构支持水平扩展，并提供数据、元数据、客户端及流数据的高可用方案

   • 工业协议深度集成：通过官方提供的 OPC 与 OPC UA 插件，能够直接连接并采集工业现场设备的数据，极大简化了数据接入流程。

   • 开发友好与生态完备：支持标准 SQL 及类 Python 的强大脚本语言，内置超过 2000 个函数；提供从 MQTT / Kafka 接入到 Grafana 可视化的完整生态集成。

   DolphinDB 主要面向对性能有极致要求的工业物联网（IIoT）和量化金融场景，特别适合需要处理高频传感器数据、实现实时监控与预测性维护的核心业务系统。

2. 拥抱AI，开启一体化分析新纪元
   强大的数据与计算能力只是起点。如何让研究人员以最自然的方式触达这些能力，是 DolphinDB 进一步探索的方向。AI Agent，正是我们打通智能应用“最后一公里”的实践成果。

   不同于一次性给出黑盒式答案的传统模型，DolphinDB 的 Agent 具备自我验证与迭代纠错机制：它会根据执行结果持续评估并自动调整，直到结果可行可靠。AI Agent 配合 MCP 工具体系，大模型不再“拍脑袋”回答，而是精准调用 DolphinDB 的数据与计算接口，让每一个判断都有据可依、每一个结果都可复现。

   我们还提出了“统一接口开发范式”：同一套标准接口既可直接驱动前端可视化平台，也能封装成 MCP 工具供 Agent 调用。这样，传统的图形化操作与自然语言交互实现无缝切换，研究员可以用最习惯的方式触达强大的底层能力。在这一范式下，多个代表性应用已进入验证与试用。

国产时序数据库的“突围”之路

当前，全球正经历着由时序数据驱动的数字化浪潮。在金融科技与工业物联网的双重加持下，中国时序数据库市场的年复合增长率预计持续领先全球。随着行业技术门槛的提高，市场资源正加速向具备核心技术、全栈能力与丰富生态的头部厂商集中。

DolphinDB 的持续领先，不仅体现在性能指标的超越，更在于其成功地将高性能技术转化为解决行业痛点的标准化产品。其“一站式”的设计理念，极大地简化了从数据接入、存储到复杂分析与AI应用的全链路，降低了企业的总拥有成本与开发运维复杂度。

DolphinDB 研发团队表示，未来将持续深耕“时序数据+AI”的融合创新，重点拓展在边缘计算、智能投研、工业物联网、量化金融等领域的解决方案深度，并通过不断增强的云原生能力，为全球用户提供更弹性、更智能的时序数据处理平台。

结语：
DolphinDB 的成功证明，国产基础软件完全有能力在技术深水区与国际巨头竞争，并成为全球产业链中不可或缺的一环。随着智能化浪潮的深入，DolphinDB 所引领的“一体化”实时数据分析范式，正为其打开一个充满无限想象的千亿级市场空间。在此背景下，DolphinDB 正以原创的技术架构为根，以紧迫的市场需求为本，走出一条以“高性能计算”为核心竞争力的差异化发展路径。