2025年中国时序数据库行业市场数量、竞争格局及未来趋势分析：受益于物联网设备激增，时序数据库发展迅速[图]

时序数据库全称为时间序列数据库 (TSDB)，是用于存储和管理时间序列数据的专业化数据库，也是用于优化摄取、处理和存储时间戳数据的数据库。时序数据库的目标是实现高性能的读写，实时分析，其被广泛应用在设备信息采集、金融数据分析及可视化等众多场景当中。

时序数据库与传统关系型数据库不同，传统关系型数据库注重增删改查和事务功能，而时序数据库针对海量数据写入，其读取查询多是一段时间段内的数据。时序数据库一般具有以下特点：（1）高吞吐量数据高速写入能力。由于时序业务会持续产生海量数据，并且对写入的速度有很高的要求，写入的并发量大，这就要求时序数据库系统实现高吞吐量的数据高速写入功能。（2）高压缩率。时序数据库需要存储大量的数据，并且有的监控数据可能需要存储很长时间，5 年到10 年都有需求，因此需要根据时序数据的特征对数据进行压缩。（3）高效时间窗口查询能力。时序业务的查询需求分为两类，一是实时数据查询，反映当前监控对象的状态；二是主要是查询某个时间段的历史数据，历史数据的数据量非常大，这时候需要针对时间窗口大量数据查询进行优化。（4）高效聚合能力。时序业务场景通常会关心数据的聚合值，比如count、mean 等聚合值来反映某个时间段内的数据情况，因此时序数据库需要提供高效的聚合函数。（5）批量删除能力。时序业务对于过期的数据需要进行批量删除操作。（6）通常不需要具备事务的能力。

时序数据库的起源可以追溯到20世纪70年代，随着工业控制和SCADA系统的兴起，大量的时序数据产生，需要一套完整的存储与处理方案。而1999年出现的RRDtool最早提出了专门面向时序数据存储、处理的方法。随着大数据时代到来，2010 年之后，时序数据爆发式增长，时序数据库的发展走上了“快车道”。

党中央、国务院高度重视数据产业发展，党的十九届四中全会首次将数据和传统的劳动、资本、土地等并列为生产要素。数据作为数字经济的关键要素，已深度融入经济社会各领域，成为重塑产业格局、培育新质生产力的关键引擎。近几年，我国政府部门发布了大量政策支持数据产业链发展，数据库作为支撑数据存储与计算的关键载体，也受益于政策利好。2023年12月，发改委公布了《产业结构调整指导目录（2024年本）》，将大型高性能实时数据库系统，大型高性能时序数据库系统等工业控制系统纳入鼓励类目录，为时序数据库产业发展注入强劲动能。

1、市场规模

随着物联网和云平台的出现，时序数据的规模开始以前所未有的方式呈指数级增长。以海量传感器为依托的智能硬件、智能制造、智慧城市、智慧医疗等得到了飞速地发展，物联网中的各类传感器设备每时每刻都在生成海量时序数据，庞大的时序数据集和海量传感器的高并发操作，使得传统关系数据库和 NoSQL 数据库都面临着巨大的挑战。在此背景下，时序数据库应运而生并不断发展。数据显示，2024年全球时序数据库软件市场规模为3.88亿美元，预计到2031年规模将增长至7.76亿美元。

时序数据库包括基于网络与基于云两种部署模式，其中基于网络占据主导地位，2024年占据了60%的市场份额，主要系基于web的解决方案具备易部署性和可伸缩性。云数据库凭借优异的成本效益、强大的数据处理能力与高灵活性，受到了越来越多客户的青睐。

2、产品数据

从数量来看，全球时序数据库数量有所减少，行业集中度进一步提升。据CCSA TC601统计分析，截至2025年6月，全球市场上共有数据库产品535款。除了早期的两款网状数据库和层次数据库，在剩余的533个数据库产品中，关系型数据库228个，非关系型数据库有305个。非关系型数据库中，时序数据库41个，较上年同期减少14个。

中国市场竞争激烈。据CCSA TC601统计，截至2025年6月，我国数据库产品共有164款。其中非关系型数据库68个。非关系型数据库中，时序数据库数量仅次于图数据库，数量为17个，较上年同期减少10个。

时序数据库行业迅速发展，吸引诸多企业涌入，市场参与者较多。从商业模式来看，国外以开源为主，国内则以商业为主。国内开源时序数据库包括Tdengine、openGemini、CeresDB等，商业时序数据库有KaiwuDB、DolphinDB、UTSDB、TimeLyre等。

目前，国内主流时序数据库包括涛思数据的Tdengine、浪潮沄熹的KaiwuDB，智臾科技的DolphinDB，清华大学的Apache IoTDB、华为云的openGemini等，这些企业及研究机构发挥着推动行业发展的重要作用，在技术创新方面做出了重要贡献。

时序数据库在数字化转型浪潮中扮演着关键角色，尽管面临诸多挑战，但随着技术的不断创新，其应用前景将更加广阔，持续为各行业的智能化、数字化发展注入强大动力。

1、与人工智能深度融合

未来，时序数据库将与人工智能技术紧密结合。利用深度学习算法对时序数据进行分析，可实现更精准的故障预测、趋势判断。例如，将图神经网络（GNN）应用于时序数据的关联分析，挖掘数据间潜在关系；通过强化学习优化数据库的查询策略，自动调整索引与存储方式，提升数据处理效率。

2、云原生与时序数据库的结合

云原生技术凭借弹性伸缩、自动化运维等优势，将成为时序数据库的重要发展方向。云原生时序数据库可根据数据流量自动调整资源，降低成本；通过容器化和微服务化实现快速部署与灵活扩展。如 TDengine 已推出云服务版本，用户可便捷地在云端使用其强大的时序数据处理能力。

3、边缘计算场景下的应用拓展

随着物联网设备爆发式增长，大量数据在边缘端产生。将时序数据库部署在边缘端，实现数据本地存储与实时处理，可减少传输延迟和带宽压力。在智能交通、工业物联网等场景中，边缘时序数据库可实时处理传感器数据并做出决策，如智能摄像头实时分析视频流中的时序数据，进行异常行为检测。未来，“云 -边 -端””协同的数据管理架构将成为主流。

4、多模融合与统一管理

实际应用中的数据类型多样，除时序数据外，还包含图数据、文档数据等。未来的时序数据库将向多模融合方向发展，支持多种数据模型的存储与处理，实现对多类型数据的统一管理与分析。例如在智慧物流中，同时处理货物运输的时序数据、物流网络的图数据以及订单文档数据，为物流调度提供全面的数据支持。