2026国产时序数据库全景图：多模融合破局，企业选型实战指南

摘要：进入2026年，在“数字中国”与工业物联网浪潮的强劲推动下，国产时序数据库市场持续繁荣，竞争格局日趋清晰。本文将对当前主流的国产时序数据库进行梳理盘点，并特别聚焦于金仓数据库（Kingbase），深入剖析其以融合多模架构为核心的差异化竞争实力，结合实战代码示例具象化核心能力，为企业在数字化转型中的时序数据底座选型提供更具参考价值的指南。

一、主流国产时序数据库概览 (2026)

国产时序数据库已形成多元产品矩阵，根据其核心技术路线、商业模式和市场定位，主要代表性产品如下：

数据库名称	核心厂商/社区	主要特点与定位
TDengine	涛思数据	高性能、分布式，定位为AI驱动的工业大数据平台，在写入吞吐和存储成本方面优势显著，集群开源、生态开放。
KaiwuDB	浪潮云弈	强调分布式多模融合架构，支持时序、关系、文档等多种数据模型的统一处理，原生集成AI算法。
Apache IoTDB	清华大学 (Apache基金会)	专为物联网设计，采用“端-边-云”协同原生架构，数据模型常采用树形结构贴合物理设备层级。
DolphinDB	浙江智臾科技	将数据库与强大的编程语言、流计算引擎融合，在金融量化交易、高频数据分析领域表现突出。
openGemini	华为云	开源的多模态时序数据库，兼容InfluxDB生态，强调高性能与云原生特性。
CnosDB	诺司时空	云原生时序数据库，支持分布式与集中式部署，在监控和物联网场景有应用。
GreptimeDB	格睿科技	云原生分布式时序数据库，主打实时分析能力。
YMatrix, RealHistorian, GoldenData等	四维纵横、紫金桥、庚顿数据等	在特定工业或监控领域拥有深厚的行业积累和定制化解决方案。
金仓时序数据库	中电科金仓（原人大金仓）	基于成熟稳定的金仓数据库管理系统（KES）内核打造的时序能力增强插件，最大特点是继承了KES的融合多模架构，支持时序数据与关系型、空间（GIS）等数据的统一存储、处理与关联分析。

二、焦点解析：金仓时序数据库的融合多模架构

在众多专注于时序场景极致优化的产品中，金仓数据库的时序组件选择了一条独特的路径：不追求做一个孤立的专用时序引擎，而是作为其强大的融合数据库体系（KES）中的一个版块。这种架构选择带来了以下显著优势：

1. 内核级多模态融合，打破数据孤岛

• 统一底座：金仓时序组件并非独立产品，而是基于成熟的KingbaseES关系型数据库内核进行融合。这意味着企业无需为时序数据单独搭建和维护一套新的数据基础设施。
• 无缝关联查询：时序数据（如传感器读数）与业务关系数据（如设备台账、生产工单）天然存储在同一数据库中。用户可以使用标准的SQL（支持Oracle/PostgreSQL兼容模式）直接进行跨时序表和关系表的复杂JOIN查询，无需繁琐的数据同步与导出，极大简化了数据分析链路。

实战代码示例：时序数据与业务数据跨模关联查询

-- 1. 创建设备台账关系表（业务数据）
CREATE TABLE equipment_info (
    equip_id VARCHAR(32) PRIMARY KEY,  -- 设备唯一标识
    equip_name VARCHAR(64) NOT NULL,   -- 设备名称
    equip_type VARCHAR(32) NOT NULL,   -- 设备类型
    factory VARCHAR(64),               -- 生产厂家
    install_date DATE,                 -- 安装日期
    location_gis GEOMETRY(Point)       -- 安装位置（GIS空间数据）
);

-- 2. 创建时序数据表（传感器数据）
CREATE TABLE sensor_metrics (
    equip_id VARCHAR(32) NOT NULL,     -- 关联设备ID
    collect_time TIMESTAMP NOT NULL,   -- 采集时间戳（时序主键）
    temperature NUMERIC(6,2),          -- 温度指标
    pressure NUMERIC(6,2),             -- 压力指标
    vibration NUMERIC(8,4),            -- 振动指标
    power_consumption NUMERIC(10,2),   -- 功耗指标
    PRIMARY KEY (equip_id, collect_time)  -- 复合主键（设备ID+时间戳）
) PARTITION BY RANGE (collect_time);  -- 按时间分区优化

-- 3. 跨表关联查询：查询近24小时内温度异常（>85℃）的设备详情
SELECT 
    e.equip_id, e.equip_name, e.equip_type,
    s.collect_time, s.temperature, s.pressure,
    ST_AsText(e.location_gis) AS install_location  -- GIS数据格式化输出
FROM 
    sensor_metrics s
JOIN 
    equipment_info e ON s.equip_id = e.equip_id
WHERE 
    s.collect_time >= NOW() - INTERVAL '24 hours'
    AND s.temperature > 85.0
ORDER BY 
    s.collect_time DESC;

• 支持丰富数据类型：得益于KES内核，它不仅支持时序数据常用的数值、时间戳类型，还原生支持JSON、GIS空间数据、数组等复杂类型，能够满足更广泛的工业数字化场景需求。

2. 复用并强化企业级核心能力

• 极致的事务（ACID）保证：在金仓的时序表上，数据写入同样享有完整的关系型数据库事务支持，这在要求数据强一致性的金融、电力调度等关键业务场景中是独特优势。

实战代码示例：时序数据事务级写入

-- 开启事务，保证多设备数据原子性写入
BEGIN;
-- 写入设备1的多维度时序数据
INSERT INTO sensor_metrics (equip_id, collect_time, temperature, pressure, vibration, power_consumption)
VALUES 
('EQUIP-001', '2026-08-01 10:00:00', 78.5, 1.25, 0.032, 125.8),
('EQUIP-001', '2026-08-01 10:00:01', 78.7, 1.26, 0.033, 126.1),
('EQUIP-001', '2026-08-01 10:00:02', 78.6, 1.24, 0.031, 125.9);

-- 写入设备2的多维度时序数据
INSERT INTO sensor_metrics (equip_id, collect_time, temperature, pressure, vibration, power_consumption)
VALUES 
('EQUIP-002', '2026-08-01 10:00:00', 65.3, 0.98, 0.021, 89.3),
('EQUIP-002', '2026-08-01 10:00:01', 65.5, 0.99, 0.022, 89.5),
('EQUIP-002', '2026-08-01 10:00:02', 65.4, 0.97, 0.020, 89.2);

-- 事务提交（所有数据要么同时写入成功，要么全部回滚）
COMMIT;

• 企业级高可用与安全：时序数据可直接受益于KES已构建成熟的读写分离、共享存储、分布式集群等高可用架构，以及行列级权限控制、数据加密等企业级安全特性。
• 成熟的生态与工具链：可直接复用KES的备份恢复、监控运维、数据迁移（KDTS）等整套运维管理工具，以及与各类BI、ETL工具的连接生态，降低学习与运维成本。

3. 面向复杂场景的综合性能表现

从金仓官方披露的测试报告（如使用TSBS工具对比InfluxDB）来看，其时序组件在特定场景下展现出竞争力：

• 写入性能：通过优化分区策略、并行插入等手段，在特定配置下可实现单机百万级、集群千万级数据点/秒的写入能力。

实战代码示例：时序数据批量写入优化

-- 1. 创建按天分区的时序表（自动分区策略）
CREATE TABLE sensor_metrics_daily (
    equip_id VARCHAR(32) NOT NULL,
    collect_time TIMESTAMP NOT NULL,
    metrics JSONB NOT NULL,  -- 采用JSONB存储多维度指标，灵活扩展
    PRIMARY KEY (equip_id, collect_time)
) PARTITION BY RANGE (collect_time)
INTERVAL ('1 day')  -- 按天自动创建分区
START ('2026-01-01'::timestamp)
END ('2027-01-01'::timestamp)
EVERY ('1 month')  -- 每月预创建分区
;

-- 2. 批量写入优化：使用COPY命令提升写入吞吐量（单机百万级/秒）
COPY sensor_metrics_daily (equip_id, collect_time, metrics)
FROM '/data/sensor_batch_20260801.csv'  -- 批量数据文件
WITH (
    FORMAT csv,
    DELIMITER ',',
    HEADER true,
    PARALLEL 8  -- 并行写入（根据CPU核心数调整）
);

-- 3. 流数据实时写入：通过JDBC批量插入示例（Java伪代码）
/*
String sql = "INSERT INTO sensor_metrics_daily (equip_id, collect_time, metrics) VALUES (?, ?, ?)";
try (PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql)) {
    conn.setAutoCommit(false);
    for (SensorData data : streamDataList) {
        pstmt.setString(1, data.getEquipId());
        pstmt.setTimestamp(2, new Timestamp(data.getCollectTime().getTime()));
        pstmt.setObject(3, data.getMetricsJson());
        pstmt.addBatch();
    }
    pstmt.executeBatch();  // 批量执行
    conn.commit();
} catch (SQLException e) {
    conn.rollback();
    e.printStackTrace();
}
*/

• 查询性能：在涉及多维度聚合、跨表关联等复杂查询场景中，凭借成熟的SQL优化器与执行引擎，性能表现显著优于部分原生时序数据库，尤其适合需要将时序数据与业务数据进行深度整合分析的场景。

实战代码示例：多维度时序聚合分析

-- 1. 按设备类型+小时粒度聚合：统计近7天各类型设备的指标均值
SELECT 
    e.equip_type,
    DATE_TRUNC('hour', s.collect_time) AS stat_hour,
    COUNT(DISTINCT s.equip_id) AS online_equip_count,
    AVG((s.metrics->>'temperature')::numeric) AS avg_temperature,
    MAX((s.metrics->>'pressure')::numeric) AS max_pressure,
    PERCENTILE_CONT(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY (s.metrics->>'vibration')::numeric) AS p95_vibration
FROM 
    sensor_metrics_daily s
JOIN 
    equipment_info e ON s.equip_id = e.equip_id
WHERE 
    s.collect_time >= NOW() - INTERVAL '7 days'
GROUP BY 
    e.equip_type, stat_hour
ORDER BY 
    stat_hour DESC, e.equip_type;

-- 2. GIS+时序联合查询：查询某海域（多边形范围）内船舶近1小时的轨迹数据
SELECT 
    s.equip_id,
    e.equip_name,
    s.collect_time,
    (s.metrics->>'latitude')::numeric AS lat,
    (s.metrics->>'longitude')::numeric AS lon,
    (s.metrics->>'speed')::numeric AS speed
FROM 
    sensor_metrics_daily s
JOIN 
    equipment_info e ON s.equip_id = e.equip_id
WHERE 
    s.collect_time >= NOW() - INTERVAL '1 hour'
    AND e.equip_type = 'SHIP'
    -- 空间查询：船舶位置在指定海域范围内
    AND ST_Contains(
        ST_GeomFromText('POLYGON((118.0 22.0, 119.0 22.0, 119.0 23.0, 118.0 23.0, 118.0 22.0))', 4326),
        e.location_gis
    )
ORDER BY 
    s.equip_id, s.collect_time;

三、行业应用与实践

金仓时序组件的融合架构使其在那些既需要处理海量时序数据流，又需要与核心业务系统紧密集成的场景中找到了用武之地，公开案例包括：

• 福建省船舶安全综合管理平台：处理沿海数十万船舶终端的GPS定位时序数据，基于KES分片（Sharding）方案实现日峰值亿级写入与百亿级历史数据的毫秒级地理空间查询。上述GIS+时序联合查询代码即基于该场景优化。
• 国家电网智能电网调度系统：在国产化迁移项目中，支撑高频、可靠的电力数据录入，并实现与大量既有关系型业务数据的混合处理与分析。事务级写入特性保障了电力数据的强一致性。
• 智慧港口（如厦门港）、智能制造厂区：记录设备轨迹、工况时序数据，并与生产管理系统、设备管理系统进行实时关联分析。多维度聚合查询能力为生产优化提供了数据支撑。

四、2026年国产时序数据库选型思考

企业在2026年进行时序数据库选型时，应超越对单一峰值性能指标的过度关注，从更宏观的视角评估：

• 数据架构复杂性：如果业务中时序数据与关系数据、空间数据等紧密耦合，需要频繁关联分析，金仓的融合多模架构将提供极大的便利性和整体性价比。上述跨表关联查询代码充分体现了这一优势。
• 长期运维与总拥有成本（TCO）：考虑引入新产品带来的学习成本、运维复杂度以及生态整合成本。复用现有关系型数据库团队的技能栈和工具链，是金仓方案的另一大隐性优势。
• 场景适配度：高频交易、纯监控等场景可优先选择专业时序库；而金融、电力、智慧交通等需要多数据类型融合、强事务一致性的场景，金仓的融合架构更具优势。

结论

2026年的国产时序数据库赛道已进入“精耕细作”阶段。以TDengine、IoTDB、DolphinDB为代表的专业时序库在各自优势领域持续深化。

金仓时序数据库凭借其独特的融合多模架构，走出了一条差异化道路。它并非“万能钥匙”，但对于那些业务逻辑复杂、数据形态多样、且对事务一致性与系统整合有高要求的企业级用户而言，提供了一个能够将时序数据能力平滑、稳健地嵌入到现有企业数据核心中的优秀选择，文中的实战代码示例也直观展现了其在实际场景中的应用价值，体现了国产基础软件在架构设计上的深度思考与务实创新。

未来，随着AI for Data、实时智能分析的普及，时序数据库的“智能”与“融合”能力将愈发关键。如何更好地将时序处理能力与多模数据、AI框架、流批计算无缝结合，将是所有厂商共同面临的下一个课题。