Meta tags:
keywords=Apache IoTDB,开源时序数据库,时序数据管理服务商,开源数据库IoTDB,国产数据库IoTDB,物联网时序数据库管理系统,天谋科技,工业时序数据库管理系统;
description=天谋科技Timecho提供行业领先的工业时序数据库管理系统及服务,是专业的时序数据管理服务商,致力于围绕物联网原生的Apache IoTDB,以高吞吐,高压缩,高可用的开源时序数据库-国产数据库IoTDB,为工业用户解决数据“存,查,用”难题;
keywords=Apache IoTDB,开源时序数据库,时序数据管理服务商,开源数据库IoTDB,国产数据库IoTDB,物联网时序数据库管理系统,天谋科技;
description=天谋科技Timecho提供行业领先的物联网时序数据库管理系统及服务,是专业的时序数据管理服务商,致力于围绕物联网原生的Apache IoTDB,以高吞吐,高压缩,高可用的开源时序数据库-国产数据库IoTDB,为工业用户解决数据“存,查,用”难题 ;

Headings (most frequently used words):

our, 请填写, to, website, 王超, you, tsfile, 产品, 资源, 关于我们, welcome, 工业真实场景验证, 应用编程示意, 获得学术界和工业界的高度认可, 高压缩, 分布式, 工业友好, 中车四方, 中国核电, 国家电网, 博世力士乐, 长安汽车, 大唐先一, 京东, 中航机载, 宝武钢铁, 太极, 国家气象局, 中冶赛迪, 华为, 拓维, 阿里云, 东方国信, 用友, 冠通期货, chandrasekaran, mohan, 刘旭嘉, 黄立, 刘刚, 徐少锋, 李睿博, 白渐, julian, feinauer, 国测名单中的, 时序数据库, 天谋科技, timechodb, 通过安全可靠测评, 联系我们, contact, us, ensure, have, the, best, possible, experience, and, can, easily, navigate, content, we, recommend, that, visit, international, 千万点, 10x, 毫秒, 亿级, 赋能工业时序数据全链路应用, 天谋科技与新大陆软件完成产品兼容性互认证, 工具介绍, viewer, 数据看得见, 查得清, 关于2026, 时序数据技术创新大会, 你最想知道的7个问题, 答案都在这, 含早鸟福利, 选择你想查看的语言, 查看相应源代码,

Text of the page (most frequently used words):
iotdb (39), session (33), tablet (32), apache (23), root (16), client (15), tsdatatype (15), import (12), err (12), row (11), tsfile (10), timechodb (9), dataset (8), next (8), 时序数据库 (7), from (7), new (7), val (7), org (7), 电力行业 (6), 2026 (6), 100 (6), false (6), close (6), measurementschema (6), int64 (6), std (6), addvalue (6), main (5), include (5), schemas (5), schemalist (5), timechoai (4), 企业版咨询 (4), fmt (4), port (4), 6667 (4), username (4), password (4), open (4), nil (4), string (4), select (4), res (4), float (4), ctrlx (4), our (3), 航空航天 (3), workbench (3), 联系我们 (3), timecho (3), 关于我们 (3), 会议活动 (3), 奖项动态 (3), 产品发布 (3), 测试报告 (3), 技术解析 (3), 用户案例 (3), timer (3), 时序大模型 (3), 时序大模型云服务 (3), java (3), log (3), config (3), 127 (3), rowcount (3), measurement (3), datatype (3), int32 (3), encoding (3), compressor (3), snappy (3), for (3), setvalueat (3), inserttablet (3), timeoutinms (3), 1000 (3), executequerystatement (3), record (3), println (3), push_back (3), timestamps (3), schemaid (3), rowindex (3), valaddr (3), reset (3), sessiondataset (3), while (3), session_data_set (3), add (3), 23f (3), 帮助构建 (3), site (2), international (2), you (2), the (2), website (2), 请填写 (2), 隐私协议 (2), 基于apache (2), 工业友好 (2), viewer (2), 以下简称 (2), 天谋科技 (2), 2000 (2), committer (2), maxcompute (2), mrs (2), schema (2), iot (2), top (2), level (2), package (2), host (2), defer (2), double (2), text (2), return (2), timestamplist (2), valuesint32list (2), valuesdoublelist (2), valuestextlist (2), sql (2), fields (2), field (2), print (2), vector (2), int (2), rowsize (2), 300 (2), hasnext (2), utils (2), measurements (2), data_types (2), values (2), true (2), rpc (2), iotdbconnectionexception (2), statementexecutionexception (2), write (2), util (2), arraylist (2), list (2), public (2), static (2), tick (2), 存储成本 (2), 写入量级达到 (2), 年以上 (2), micaps4 (2), 运维成本减少 (2), core (2), 工业时序数据库 (2), english (2), 发布历史 (2), 用户手册 (2), 物联网 (2), 交通运输 (2), 能源电力 (2), 钢铁冶炼 (2), 解决方案 (2), 专家服务 (2), 可视化控制台 (2), 源于清华大学 (2), stay, chinese, ensure, have, best, possible, experience, and, can, easily, navigate, content, recommend, that, visit, welcome, 我已阅读并同意, 其他行业, 轨道交通, 钢铁冶金, 石油石化, 油气管道, 投诉与建议, 媒体合作, 生态合作, 时序大模型咨询, 服务咨询, 为必填信息, contact, 京icp备2023002339号, copyright, limited, all, rights, reserved, powered, 项目标志是, 软件基金会, software, foundation, 的注册商标, halo, 010, 62780978, 北京市海淀区奥北科技园领智中心c座601, 加入我们, 大事记, 公司简介, 天谋时序数据库专业科普, 知识科普, 可视化工具, iotdb专家服务, iotdb的企业版数据库, 企业版试用, 安全可靠, 国产自研, 源自清华, 树表双模型, 更灵活, 更全面, 立即体验国产工业时序数据库, 查看更多, 你的参会小助手已上线, 距离报名通道开启已经过去整整一周啦, 这段时间, 后台和私信被小伙伴们的热情提问, 了个遍, 大家关心的报名, 各种问题通通安排, 今天小编揣着满满的答案火速赶来, 一站式打包解决你的所有疑惑, 主打一个, 有问必答, 绝不拖延, 我们整理了高频问题清单, 关于2026, 时序数据技术创新大会, 你最想知道的7个问题, 答案都在这, 含早鸟福利, 无需编写脚本, 在浏览器中即可查看, 元数据与明细数据, 绘制趋势图, 并完成文件健康扫描, 数据查看与问题定位更简单, 拿到一个, 如何快速确认它是否健康, 文件中包含哪些设备和测点, 采用了什么数据类型, 编码方式和压, 工具介绍, 数据看得见, 查得清, 由天谋科技, 有限公司, 自主研发的工业时序数据库管理系统, 物联网原生时序数据库, 1与福建新大陆软件工程有限公司, 新大陆软件, 的流量分析平台与统一监控平台完成兼容性测试, 并获得兼容性互认证书, 测试结果表明, 赋能工业时序数据全链路应用, 天谋科技与新大陆软件完成产品兼容性互认证, 2023, 年以来, 数据库软件成为唯一通过安全可靠测评且被认定为, 的产品, 国测名单中的, 通过安全可靠测评, 是一款开放, 高性能, 功能丰富的数据库, 代码框架灵活性较高, 扩展性强, 生态较繁荣, 能对接多类大数据平台, 已写入单节点可达到, 万点每秒, 查询的延迟可控制在毫秒级, 并支持触发器写回, 连续查询, 云边同步等多种功能, 能支持多种业务场景, 东方国信分布式数据库事业部时序数据库负责人, pmc, 在德国应用场景中非常典型的可用网络带宽有限情况下, 的数据通过已经高度压缩的, 在边缘版数据传输后, 可达到开箱即用, 且压缩比下降到原始网络带宽量的, 完成了约, 倍的提升, 德国普戈曼公司, ceo, 兼天谋科技欧洲技术负责人, julian, feinauer, 自主可控, 有完善的文档和活跃的社区, 并遵循, 开源协议, 十分商业友好, 从技术上来看, 具有十分健壮的架构, 内置大规模并行处理框架, 可以按需扩展, 且本身的性能十分优异, 具有高数据的压缩率, 低写入延迟和资源占用, 十分适合边缘端物联网数据的处理, 阿里云技术专家, 近两年来, 我们和, 社区保持了紧密的合作, 以其先进的架构, 优越的性能, 开放且面向云厂商非常友好的社区, 赢得了我们的青睐, 成为我们大数据, 物联网背景下解决方案的不二选择, 阿里云自研大数据产品, 生态负责人, 李睿博, 协议开放友好, 支持sql接口, 方便开发使用, 易用性较高, 与大数据生态集成度高, spark, hdfs, hive, 等多种大数据系统无缝集成, 能够充分利用大数据组件算力, 华为云, 时序数据库研发负责人, 可以支持多频次, 海量时序数据的高效, 稳定写入, 能够覆盖长达十年的设备全生命周期数据的降采样分析, 也能满足各类数据的聚合分析查询, 趋势分析等模型需求, 为我们节省了大量的服务器, 宝武装备智能科技技术中心主任工程师, 徐少锋, 实现了物联网场景专属模型, 能支持树状结构, 单节点就能管理百万的设备或者千万条的时间序列, 底层使用的, 的结构, 可以在端侧实现即插即用的效果, 分布式版本做到了实时化的采集和聚合计算, 实现了存储分级管理, 京东科技, 技术负责人, 长安汽车采用了, 一套单机版, 的引擎机型, 同时实现了单车时间范围的查询和单车全时间序列最新点的查询, 目前均达到毫秒级返回, 相比以前需要同时维护两套查询方案, 整个架构的复杂度明显降低, 长安汽车智能化研究院车云高可用技术主管, udf, 功能能够支持在线时序数据预处理, 在征兆趋势判断和规则推理算法将大量测点接入后, 能够进行滚动的征兆分析, 实现分钟级的故障预警, 在网络传输, 低延时, 运算效率方面效率均明显提升, 中国核能电力股份有限公司数字化创新中心负责人, 刘旭嘉, 是中国高校首个达到国际顶级, 标准的数据库项目, 拥有光明的前景, 数据库事务恢复技术奠基者之一, 美国工程院院士, chandrasekaran, mohan, 吸引全球贡献者共建开源社区, 获得学术界和工业界的高度认可, 单设备万级点位, 多设备亿级点位, tb数据, 毫秒级查询响应, 10x倍无损压缩, 100x倍有损压缩, 10x, 单节点每秒千万级, 数据写入, 千万点, python, github, com, func, newsession, fatal, end, newtablet, restart_count, rle, price, gorilla, description, plain, errorf, create, error, 99999, 123456, float64, 001, 10e5, 54321, test1, test2, test3, settimestamp, var, getrowrecord, getfields, range, getvalue, else, iostream, sstream, argc, char, argv, pair, int64_t, maxrownum, 200, unique_ptr, cout, tostring, endl, delete, iotdbconstants, s_01, s_02, s_03, s_04, s_05, s_06, boolean, 10011, test01, 11111, 101, test02, 188, 688, test03, test04, d_03, insert_tablet, with, execute_statement, has_next, isession, class, sessionexample, private, void, args, throws, builder, 172, build, addtimestamp, try, system, out, 选择你想查看的语言, 查看相应源代码, 应用编程示意, 查看更多案例, 帮助构建期货行情数据平台, 搜集实时, 目前已存储上期所, 中金所, 大商所, 郑商所, 大交易所, 个期货品种, 多个合约近, 年历史, 新采集行情平均支持, 亿条数据, 天入库, 系统运行稳定, 数据检索快速, 冠通期货, 帮助构建制造云yonbip, 提供设备后服务解决方案, 服务于钢铁业中的指挥大屏和安环监控, 化工业中的生产及设备监控, 离散混合制造业中的生产及设备监控, 车联网平台的车载终端运行监控及车辆位置跟踪, 视频行业的设备及能源监控和生产看板等行业方向, cloudiip, 工业互联网平台, 已覆盖冶金, 化工等, 个工业大类行业, 和安全生产, 节能减排等, 大应用领域, 帮助实现高性能的大数据高并发实时写入, 支持历史数据查询, 实时数据查询, 数据计算分析, 工业数据上云等功能, 东方国信, 帮助构建阿里云大数据平台, mpp, 集群测试框架, 云边同步, 查询引擎等方向进行优化, 让更多企业实现更加优化的物联网大数据计算解决方案, 目前实现的解决方案中, 带宽要求降低为原方案的, 查询耗时降低为原方案的, 阿里云, 帮助构建拓维物联网系统, 搭建公司, 车间三级物联网平台, 实现设备统一联调联控, 产品生命周期缩短, 设备资源利用率提高, 综合生产效率提升, 单箱产值能耗降低, 与华为在深度合作与共建生态的过程中, 强化一致性框架, 扩缩容功能, 以及构建安全, 可靠性, 运维等方面的企业级特性增强, 助力更多企业数字化, 智能化和智慧化发展, 帮助构建水土云工业互联网平台数据开发治理的核心部分, 参与数据管理全流程, 并设计实时可视化管理工具, 目前管理设备数超过, 测点数超过, 写入点位数提升, 132, 压缩比提升, 查询速度提升, 存储数据时长可达, 中冶赛迪, 气象预报系统, 用于存储全国, 万个国家级地面实况观测站数据, 提供实况数据展示与分析能力, 在实况数据处理上性能提升数倍, 支持更长时间的实况数据存储与访问, 国家气象局, 帮助构建发电机组的远程分析平台, 服务4家电厂, 11个发电机组, 风机锅炉设备, 发电机, 变电设备等测点数达到, 80000, 数据采集频次最高达纳秒级, 并提供傅里叶变幻, 小波等专业数据处理方法, 为分析数据提供很大便利, 帮助构建远程智能运维软硬件平台, 目前接入单时间序列, 亿个时序点, 接口写入速度可达, 3000, 万每秒, 压缩比达到, 毫秒级高频数据可达到长时间稳定写入, 多采集频率可达到稳定兼容, 宝武钢铁, 帮助构建机载云制造系统, 实现边端设备采集处理, 生产数据存储, 云上业务系统与数据中心的数据交互, 由于存储结构, 数据接口, 存储特点, 用户功能函数上的优势, 能高效解决机载实时数据获取, 存储和查询问题, 预期随项目推进的价值能够节省逾百万硬件存储成本开销, 中航机载, 已应用于数字能源, 数字仓库, 智能家居水电气等多领域, 帮助构建数字家庭, 数字城市, 数字能源新成果, 单项目测点数大于, 5000, 实现千万级, 秒写入, 秒级查询响应, 存储数据量达, 并支持时间窗口统计百万级, 秒的记录处理能力与云边协同, 帮助构建电力时序数据应用系统, 服务大唐集团60家电厂, 每家电厂的日数据量达到了, 亿及以上, 数据存储量级达, 且涵盖自定义函数和丰富的查询功能, 充分满足分析团队诉求, 大唐先一, 已作为海量智能网联车辆的车况时序数据处理方案, 目前接入车辆设备约, 测点数约, 8000, 托管时间序列约, 150, 万条数据, 同等硬件资源条件下诊断系统的数据查询效率从分钟级提升到毫秒级, 长安汽车, 运行于博世力士乐全新自动化平台, automation, 可实现, 数据层读取实时数据并保存, 提供历史时序数据管理能力, 解决低资源硬件下随数据量变大而崩溃的问题, 目前已集成于多款不同性能的, 实现工业生产中计算资源受限下的海量数据处理, 边缘侧与中心侧的数据同步功能, 博世力士乐, 帮助构建精准用电调控终端, 物联管理平台及实时量测中心, 实现多种能源数据采集缓存, 多类终端千万级接入管控, 在线汇聚全量实时数据, 支持日新增至少千万数据, 累积亿级数据的高效管理, 支持千万级设备并发, 千万点数据, 秒的实时写入能力, 国家电网, 已应用在中核五大核电基地的关键与敏感设备可靠性管理业务, 实现工业大数据存储, 预处理, 失效实时监测计算, 目前应用平台可支持, 台以上服务器, 个容器节点, 40000, 用户在线处理业务, 支持至少, 时序数据存储, 应用秒级调度, 可靠性达到, 中国核电, 帮助构建中车城轨车辆智能运维系统的核心部分, 应用于, 辆列车, 3200, 列车的车辆监控数据存储, 及对各类车辆故障的统计分析和趋势化分析, 可管理列车数增加, 采样时间提升, 需要服务器数降为, 月数据增量压缩后大小下降, 实现了日增, 4140, 亿数据点管理的飞跃, 中车四方, 应对数千测点至数十亿测点场景, 工业真实场景验证, 聚焦大数据底层技术软件研发, 实现时序数据采集, 应用全周期生命覆盖, 让企业用更低的成本挖掘更大的数据价值, 管理系统及服务, 提供行业领先的, 点击即刻报名, 时序数据技术创新大会来了, 8月22日北京见, 深入工业场景, 适配数百种采集协议, 支持乱序写入, 一键备份等, 完全开源, 在无需数据迁移的情况下, 达成秒级扩容, 降低运维压力, 分布式, 从0到1自研底层文件格式tsfile, 采用专有压缩算法, 节省90, 高压缩, 通过中国安全可靠测评, iotdb的, 简体中文, 欢迎参与, 用户大会, 各城市, meet, 及线上直播等活动, 多次获行业权威认可, 每一版本的产品迭代, 都为您提供最好的技术支持, 优秀的产品质量, 性能与兼容测试, 为决策提供数据支持与参考依据, 借技术解析洞察, 底层逻辑, 为您高效运用, 创新开发提供依据, 从能源到工业, 多领域应用成效助您直观洞察其实际应用价值, 记录版本迭代, 功能更新及问题修复, 清晰呈现产品演进历程, 详细介绍产品功能, 操作流程与使用规范, 助力快速上手与高效使用, 高效管理来自边缘设备和云端的数据流, 保证系统的实时性, 稳定性和可扩展性, 实现对飞行任务中关键系统的精准监测分析, 通过遥测数据实时回传, 试飞数据快速导入, 企业可实现智能调度, 故障预警, 线路优化和高效运维, 有效提升能源利用效率, 降低运营成本, 确保能源生产的安全性和可持续性, 对冶炼设备和生产线进行实时数据采集, 存储和分析, 基于大模型的通用时间序列分析, 年演进, 物联网领域首个, 企业版数据库配套工具, 可通过图形化工具管理数据库连接, 元数据, 数据等重要功能, 面向工业时序场景的时序大模型, 能力深度融入时序数据全生命周期管理, 国产全自研, 工业关键领域技术底座, tpcx, 国际榜单第一获央视报道, iotdb_国产开源时序数据库_时序数据管理服务商, 天谋科技timecho,

Text of the page (random words):
apache iotdb_国产开源时序数据库_时序数据管理服务商 天谋科技timecho 首页 产品 timechodb 时序数据库 时序数据库 国产全自研 工业关键领域技术底座 tpcx iot 国际榜单第一获央视报道 timechoai 时序大模型云服务 面向工业时序场景的时序大模型 将 ai 能力深度融入时序数据全生命周期管理 可视化控制台 企业版数据库配套工具 可通过图形化工具管理数据库连接 元数据 数据等重要功能 apache iotdb 专家服务 时序数据库 源于清华大学 超 10 年演进 apache 物联网领域首个 top level 项目 timer 时序大模型 源于清华大学 基于大模型的通用时间序列分析 解决方案 钢铁冶炼 对冶炼设备和生产线进行实时数据采集 存储和分析 能源电力 有效提升能源利用效率 降低运营成本 确保能源生产的安全性和可持续性 交通运输 企业可实现智能调度 故障预警 线路优化和高效运维 航空航天 实现对飞行任务中关键系统的精准监测分析 通过遥测数据实时回传 试飞数据快速导入 物联网 高效管理来自边缘设备和云端的数据流 保证系统的实时性 稳定性和可扩展性 文档 用户手册 详细介绍产品功能 操作流程与使用规范 助力快速上手与高效使用 发布历史 记录版本迭代 功能更新及问题修复 清晰呈现产品演进历程 资源 用户案例 从能源到工业 多领域应用成效助您直观洞察其实际应用价值 技术解析 借技术解析洞察 iotdb 底层逻辑 为您高效运用 创新开发提供依据 测试报告 优秀的产品质量 性能与兼容测试 为决策提供数据支持与参考依据 产品发布 每一版本的产品迭代 都为您提供最好的技术支持 奖项动态 iotdb 多次获行业权威认可 会议活动 欢迎参与 iotdb 用户大会 各城市 meet up 及线上直播等活动 关于我们 首页 产品 timechodb 时序数据库 timechoai 时序大模型云服务 可视化控制台 apache iotdb 专家服务 timer 时序大模型 解决方案 钢铁冶炼 能源电力 交通运输 航空航天 物联网 文档 用户手册 发布历史 资源 用户案例 技术解析 测试报告 产品发布 奖项动态 会议活动 关于我们 中文 english 企业版咨询 简体中文 english 企业版咨询 基于apache iotdb的 工业时序数据库 timechodb 通过中国安全可靠测评 企业版咨询 高压缩 从0到1自研底层文件格式tsfile 采用专有压缩算法 节省90 存储成本 分布式 完全开源 在无需数据迁移的情况下 达成秒级扩容 降低运维压力 工业友好 深入工业场景 适配数百种采集协议 支持乱序写入 一键备份等 2026 时序数据技术创新大会来了 8月22日北京见 点击即刻报名 提供行业领先的 工业时序数据库 管理系统及服务 聚焦大数据底层技术软件研发 实现时序数据采集 写入 存储 查询 分析 应用全周期生命覆盖 让企业用更低的成本挖掘更大的数据价值 工业真实场景验证 应对数千测点至数十亿测点场景 中车四方 帮助构建中车城轨车辆智能运维系统的核心部分 应用于 300 辆列车 3200 测点 列车的车辆监控数据存储 及对各类车辆故障的统计分析和趋势化分析 可管理列车数增加 1 倍 采样时间提升 60 需要服务器数降为 1 13 月数据增量压缩后大小下降 95 实现了日增 4140 亿数据点管理的飞跃 中国核电 已应用在中核五大核电基地的关键与敏感设备可靠性管理业务 实现工业大数据存储 预处理 失效实时监测计算 目前应用平台可支持 30 台以上服务器 至少 1000 个容器节点 每秒 40000 用户在线处理业务 支持至少 100 tb 时序数据存储 应用秒级调度 部署 运行 可靠性达到 99 9 国家电网 帮助构建精准用电调控终端 物联管理平台及实时量测中心 实现多种能源数据采集缓存 多类终端千万级接入管控 在线汇聚全量实时数据 支持日新增至少千万数据 累积亿级数据的高效管理 支持千万级设备并发 千万点数据 秒的实时写入能力 博世力士乐 运行于博世力士乐全新自动化平台 ctrlx automation 可实现 ctrlx 数据层读取实时数据并保存 并为 ctrlx core 提供历史时序数据管理能力 解决低资源硬件下随数据量变大而崩溃的问题 目前已集成于多款不同性能的 ctrlx core 型号 实现工业生产中计算资源受限下的海量数据处理 边缘侧与中心侧的数据同步功能 长安汽车 已作为海量智能网联车辆的车况时序数据处理方案 目前接入车辆设备约 57 万 测点数约 8000 万 托管时间序列约 1 5 亿 写入量级达到 150 万条数据 秒 同等硬件资源条件下诊断系统的数据查询效率从分钟级提升到毫秒级 大唐先一 帮助构建电力时序数据应用系统 服务大唐集团60家电厂 每家电厂的日数据量达到了 17 亿及以上 数据存储量级达 3 万亿 运维成本减少 95 且涵盖自定义函数和丰富的查询功能 充分满足分析团队诉求 京东 已应用于数字能源 数字仓库 智能家居水电气等多领域 帮助构建数字家庭 数字城市 数字能源新成果 单项目测点数大于 5000 万 实现千万级 秒写入 秒级查询响应 存储数据量达 5 年以上 并支持时间窗口统计百万级 秒的记录处理能力与云边协同 中航机载 帮助构建机载云制造系统 实现边端设备采集处理 生产数据存储 云上业务系统与数据中心的数据交互 由于存储结构 数据接口 存储特点 用户功能函数上的优势 能高效解决机载实时数据获取 存储和查询问题 预期随项目推进的价值能够节省逾百万硬件存储成本开销 宝武钢铁 帮助构建远程智能运维软硬件平台 目前接入单时间序列 2000 亿个时序点 接口写入速度可达 3000 万每秒 压缩比达到 10 倍 毫秒级高频数据可达到长时间稳定写入 多采集频率可达到稳定兼容 太极 帮助构建发电机组的远程分析平台 服务4家电厂 11个发电机组 风机锅炉设备 发电机 变电设备等测点数达到 80000 以上 数据采集频次最高达纳秒级 运维成本减少 95 并提供傅里叶变幻 小波等专业数据处理方法 为分析数据提供很大便利 国家气象局 帮助构建 micaps4 气象预报系统 用于存储全国 10 万个国家级地面实况观测站数据 并为 micaps4 提供实况数据展示与分析能力 在实况数据处理上性能提升数倍 支持更长时间的实况数据存储与访问 中冶赛迪 帮助构建水土云工业互联网平台数据开发治理的核心部分 参与数据管理全流程 并设计实时可视化管理工具 timecho workbench 目前管理设备数超过 3 万 测点数超过 25 万 写入量级达到 15 亿条 天 写入点位数提升 132 压缩比提升 50 查询速度提升 100 存储数据时长可达 2 年以上 华为 帮助构建 mrs 时序数据库 与华为在深度合作与共建生态的过程中 强化一致性框架 扩缩容功能 以及构建安全 传输 加密 可靠性 运维等方面的企业级特性增强 助力更多企业数字化 智能化和智慧化发展 拓维 帮助构建拓维物联网系统 搭建公司 工厂 车间三级物联网平台 实现设备统一联调联控 产品生命周期缩短 20 设备资源利用率提高 25 综合生产效率提升 25 单箱产值能耗降低 10 阿里云 帮助构建阿里云大数据平台 maxcompute 在 mpp 架构 集群测试框架 云边同步 查询引擎等方向进行优化 让更多企业实现更加优化的物联网大数据计算解决方案 目前实现的解决方案中 带宽要求降低为原方案的 0 2 查询耗时降低为原方案的 2 东方国信 帮助构建 cloudiip 工业互联网平台 已覆盖冶金 电力 化工等 20 个工业大类行业 和安全生产 节能减排等 9 大应用领域 帮助实现高性能的大数据高并发实时写入 降低 90 存储成本 支持历史数据查询 实时数据查询 数据计算分析 工业数据上云等功能 用友 帮助构建制造云yonbip 提供设备后服务解决方案 服务于钢铁业中的指挥大屏和安环监控 化工业中的生产及设备监控 流程 离散混合制造业中的生产及设备监控 车联网平台的车载终端运行监控及车辆位置跟踪 视频行业的设备及能源监控和生产看板等行业方向 冠通期货 帮助构建期货行情数据平台 搜集实时 tick 行情 目前已存储上期所 中金所 大商所 郑商所 4 大交易所 67 个期货品种 1000 多个合约近 20 年历史 tick 数据 新采集行情平均支持 1 亿条数据 天入库 系统运行稳定 数据检索快速 查看更多案例 应用编程示意 选择你想查看的语言 查看相应源代码 package org apache iotdb import org apache iotdb isession sessiondataset import org apache iotdb rpc iotdbconnectionexception import org apache iotdb rpc statementexecutionexception import org apache iotdb session session import org apache iotdb tsfile write record tablet import org apache iotdb tsfile write schema measurementschema import java util arraylist import java util list public class sessionexample private static session session public static void main string args throws iotdbconnectionexception statementexecutionexception session new session builder host 172 0 0 1 port 6667 username root password root build session open false list measurementschema schemalist new arraylist schemalist add new measurementschema s1 tsdatatype float schemalist add new measurementschema s2 tsdatatype float schemalist add new measurementschema s3 tsdatatype float tablet tablet new tablet root db d1 schemalist 10 tablet addtimestamp 0 1 tablet addvalue s1 0 1 23f tablet addvalue s2 0 1 23f tablet addvalue s3 0 1 23f tablet rowsize session inserttablet tablet tablet reset try sessiondataset dataset session executequerystatement select from root db while dataset hasnext system out println dataset next session close from iotdb session import session from iotdb utils iotdbconstants import tsdatatype from iotdb utils tablet import tablet ip 127 0 0 1 port 6667 username root password root session session ip port username password session open false measurements s_01 s_02 s_03 s_04 s_05 s_06 data_types tsdatatype boolean tsdatatype int32 tsdatatype int64 tsdatatype float tsdatatype double tsdatatype text values false 10 11 1 1 10011 1 test01 true 100 11111 1 25 101 0 test02 false 100 1 188 1 688 25 test03 true 0 0 0 6 25 test04 timestamps 1 2 3 4 tablet tablet root db d_03 measurements data_types values timestamps session insert_tablet tablet with session execute_statement select from root db as session_data_set while session_data_set has_next print session_data_set next session close include session h include iostream include string include vector include sstream int main int argc char argv session session new session 127 0 0 1 6667 root root session open std vector std pair std string tsdatatype tsdatatype schemas schemas push_back s0 tsdatatype int64 schemas push_back s1 tsdatatype int64 schemas push_back s2 tsdatatype int64 int64_t val 0 tablet tablet root db d1 schemas maxrownum 10 tablet rowsize tablet timestamps 0 0 val 100 tablet addvalue schemaid 0 rowindex 0 valaddr val val 200 tablet addvalue schemaid 1 rowindex 0 valaddr val val 300 tablet addvalue schemaid 2 rowindex 0 valaddr val session inserttablet tablet tablet reset std unique_ptr sessiondataset res session executequerystatement select from root db while res hasnext std cout res next tostring std endl res reset session close delete session return 0 package main import fmt log github com apache iotdb client go client func main config client config host 127 0 0 1 port 6667 username root password root session client newsession config if err session open false 0 err nil log fatal err defer session close close session at end of main rowcount 3 tablet err client newtablet root db d1 client measurementschema measurement restart_count datatype client int32 encoding client rle compressor client snappy measurement price datatype client double encoding client gorilla compressor client snappy measurement description datatype client text encoding client plain compressor client snappy rowcount if err nil fmt errorf tablet create error err return timestamplist int64 0 1 2 valuesint32list int32 5 99999 123456 valuesdoublelist float64 0 001 10e5 54321 0 valuestextlist string test1 test2 test3 for row 0 row rowcount row tablet settimestamp timestamplist row row tablet setvalueat valuesint32list row 0 row tablet setvalueat valuesdoublelist row 1 row tablet setvalueat valuestextlist row 2 row session inserttablet tablet false var timeoutinms int64 timeoutinms 1000 sql select from root db dataset err session executequerystatement sql timeoutinms defer dataset close if err nil for next err dataset next err nil next next err dataset next record _ dataset getrowrecord fields record getfields for _ field range fields fmt print field getvalue t fmt println else log println err java python c go 千万点 每秒 单节点每秒千万级 数据写入 10x 倍 10x倍无损压缩 100x倍有损压缩 毫秒 查询 tb数据 毫秒级查询响应 亿级 点位 单设备万级点位 多设备亿级点位 获得学术界和工业界的高度认可 吸引全球贡献者共建开源社区 chandrasekaran mohan 数据库事务恢复技术奠基者之一 美国工程院院士 iotdb 是中国高校首个达到国际顶级 top level 标准的数据库项目 拥有光明的前景 刘旭嘉 中国核能电力股份有限公司数字化创新中心负责人 iotdb 的 udf 功能能够支持在线时序数据预处理 在征兆趋势判断和规则推理算法将大量测点接入后 能够进行滚动的征兆分析 实现分钟级的故障预警 在网络传输 低延时 运算效率方面效率均明显提升 黄立 长安汽车智能化研究院车云高可用技术主管 长安汽车采用了 iotdb 一套单机版 高 io 的引擎机型 同时实现了单车时间范围的查询和单车全时间序列最新点的查询 目前均达到毫秒级返回 相比以前需要同时维护两套查询方案 整个架构的复杂度明显降低 刘刚 京东科技 iot 技术负责人 iotdb 实现了物联网场景专属模型 能支持树状结构 单节点就能管理百万的设备或者千万条的时间序列 iotdb 底层使用的 tsfile 低 schema 的结构 可以在端侧实现即插即用的效果 iotdb 分布式版本做到了实时化的采集和聚合计算 实现了存储分级管理 徐少锋 宝武装备智能科技技术中心主任工程师 iotdb 可以支持多频次 海量时序数据的高效 稳定写入 能够覆盖长达十年的设备全生命周期数据的降采样分析 也能满足各类数据的聚合分析查询 趋势分析等模型需求 为我们节省了大量的服务器 王超 华为云 mrs 时序数据库研发负责人 apache iotdb committer iotdb 协议开放友好 支持sql接口 方便开发使用 易用性较高 同时 iotdb 与大数据生态集成度高 支持 spark hdfs hive 等多种大数据系统无缝集成 能够充分利用大数据组件算力 李睿博 阿里云自研大数据产品 maxcompute 生态负责人 近两年来 我们和 iotdb 社区保持了紧密的合作 iotdb 以其先进的架构 优越的性能 开放且面向云厂商非常友好的社区 赢得了我们的青睐 成为我们大数据 物联网背景下解决方案的不二选择 白渐 阿里云技术专家 apache iotdb committer iotdb 自主可控 100 开源 有完善的文档和活跃的社区 并遵循 apache 2 0 开源协议 十分商业友好 从技术上来看 iotdb 具有十分健壮的架构 内置大规模并行处理框架 可以按需扩展 且本身的性能十分优异 具有高数据的压缩率 低写入延迟和资源占用 十分适合边缘端物联网数据的处理 julian feinauer 德国普戈曼公司 ceo 兼天谋科技欧洲技术负责人 在德国应用场景中非常典型的可用网络带宽有限情况下 因为 iotdb 的数据通过已经高度压缩的 tsfile 传输 在边缘版数据传输后 可达到开箱即用 且压缩比下降到原始网络带宽量的 20 完成了约 5 倍的提升 王超 东方国信分布式数据库事业部时序数据库负责人 apache iotdb pmc iotdb 是一款开放 高性能 功能丰富的数据库 iotdb 代码框架灵活性较高 扩展性强 生态较繁荣 能对接多类大数据平台 已写入单节点可达到 2000 万点每秒 查询的延迟可控制在毫秒级 并支持触发器写回 连续查询 云边同步等多种功能 能支持多种业务场景 2026 05 26 国测名单中的 时序数据库 天谋科技 timechodb 通过安全可靠测评 自 2023 年以来 timechodb 数据库软件成为唯一通过安全可靠测评且被认定为 时序数据库 的产品 赋能工业时序数据全链路应用 天谋科技与新大陆软件完成产品兼容性互认证 2026 08 03 近日 由天谋科技 北京 有限公司 以下简称 天谋科技 自主研发的工业时序数据库管理系统 timechodb v2 0 物联网原生时序数据库 iotdb v1 1与福建新大陆软件工程有限公司 以下简称 新大陆软件 的流量分析平台与统一监控平台完成兼容性测试 并获得兼容性互认证书 测试结果表明 双方 工具介绍 tsfile viewer 让 tsfile 数据看得见 查得清 2026 07 31 无需编写脚本 在浏览器中即可查看 tsfile 元数据与明细数据 绘制趋势图 并完成文件健康扫描 tsfile viewer 让 tsfile 数据查看与问题定位更简单 拿到一个 apache tsfile 文件 如何快速确认它是否健康 文件中包含哪些设备和测点 采用了什么数据类型 编码方式和压 关于2026 时序数据技术创新大会 你最想知道的7个问题 答案都在这 含早鸟福利 2026 07 30 叮咚 你的参会小助手已上线 距离报名通道开启已经过去整整一周啦 这段时间 后台和私信被小伙伴们的热情提问 轰炸 了个遍 大家关心的报名 参会 福利 吃饭 社群 各种问题通通安排 今天小编揣着满满的答案火速赶来 一站式打包解决你的所有疑惑 主打一个 有问必答 绝不拖延 我们整理了高频问题清单 查看更多 立即体验国产工业时序数据库 树表双模型 更灵活 更全面 源自清华 国产自研 安全可靠 工业友好 timechodb 企业版试用 下载 apache iotdb 产品 timechodb 基于apache iotdb的企业版数据库 timechoai 时序大模型云服务 apache iotdb专家服务 timecho workbench 可视化工具 timer 时序大模型 资源 用户案例 知识科普 天谋时序数据库专业科普 技术解析 测试报告 产品发布 奖项动态 会议活动 关于我们 公司简介 大事记 加入我们 联系我们 地址 北京市海淀区奥北科技园领智中心c座601 电话 010 62780978 copyright 2026 timecho limited all rights reserved powered by halo apache iotdb 及 apache iotdb 项目标志是 apache 软件基金会 the apache software foundation 的注册商标 隐私协议 京icp备2023002339号 1 联系我们 联系我们 contact us 为必填信息 timechodb 企业版咨询 timechoai 服务咨询 时序大模型咨询 下载 workbench 生态合作 媒体合作 投诉与建议 其他 是 否 油气管道 石油石化 航空航天 钢铁冶金 轨道交通 电力行业 发电 电力行业 输电 电力行业 变电 电力行业 配电 电力行业 储能 电力行业 其他 其他行业 我已阅读并同意 隐私协议 提 交 请填写 确 定 请填写 确 定 welcome to our website to ensure you have the best possible experience and can easily navigate our content we recommend that you visit our international website go to international site stay on chinese site