2026 国产时序数据库全景盘点：从“单点极致”走向“多模融合”

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，为企业在数字化转型中的时序数据底座选型提供参考。

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：

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。
• 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。

场景：找出最近 15 分钟温度异常的设备，联查设备台账（型号/产线）、工单（当前工单）、站点 GIS（位置），并按产线聚合 TopN。

/* ========= 维表：设备台账（关系） ========= */ CREATE TABLE dim_device ( device_id BIGINT PRIMARY KEY, device_code TEXT UNIQUE, model TEXT, line_id BIGINT, site_id BIGINT, installed_at TIMESTAMP ); /* ========= 维表：产线（关系） ========= */ CREATE TABLE dim_line ( line_id BIGINT PRIMARY KEY, line_name TEXT ); /* ========= 工单（关系） ========= */ CREATE TABLE fact_workorder ( wo_id BIGINT PRIMARY KEY, device_id BIGINT NOT NULL, wo_status TEXT, -- RUNNING / PAUSED / DONE start_ts TIMESTAMPTZ, end_ts TIMESTAMPTZ ); /* ========= 站点（空间/GIS，多模示意） ========= */ CREATE TABLE dim_site ( site_id BIGINT PRIMARY KEY, site_name TEXT, geom GEOMETRY -- POINT/POLYGON 等 ); /* ========= 时序明细（时序表/超表/分区表，按你产品实际落地） ========= */ CREATE TABLE ts_metric ( ts TIMESTAMPTZ NOT NULL, device_id BIGINT NOT NULL, metric TEXT NOT NULL, -- temp / vibration / pressure ... value DOUBLE PRECISION, tags JSONB, -- 设备侧补充信息：工况/班次/采集端等 PRIMARY KEY (ts, device_id, metric) ); /* ========= 核心联查：异常点 + 业务维度 + 工单状态 + 地理信息 ========= */ WITH last_15m AS ( SELECT m.ts, m.device_id, m.value, COALESCE(m.tags->>'shift', 'unknown') AS shift FROM ts_metric m WHERE m.metric = 'temp' AND m.ts >= NOW() - INTERVAL '15 minutes' ), abnormal AS ( SELECT * FROM last_15m WHERE value >= 80.0 ), running_wo AS ( SELECT DISTINCT ON (device_id) device_id, wo_id, wo_status, start_ts FROM fact_workorder WHERE wo_status = 'RUNNING' ORDER BY device_id, start_ts DESC ) SELECT l.line_name, d.model, s.site_name, COUNT(*) AS abnormal_points, MAX(a.value) AS max_temp, PERCENTILE_CONT(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY a.value) AS p95_temp, COUNT(DISTINCT a.device_id) AS abnormal_devices, COUNT(DISTINCT rw.wo_id) AS running_workorders FROM abnormal a JOIN dim_device d ON a.device_id = d.device_id LEFT JOIN dim_line l ON d.line_id = l.line_id LEFT JOIN dim_site s ON d.site_id = s.site_id LEFT JOIN running_wo rw ON a.device_id = rw.device_id GROUP BY l.line_name, d.model, s.site_name ORDER BY abnormal_devices DESC, p95_temp DESC LIMIT 20;

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。
• 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。
• 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。

场景：只看某个地理围栏（港区/厂区 polygon）内设备的异常（把“空间数据 + 时序”真正连起来）。

-- 假设 :fence_wkt 是围栏 WKT（例如一个 POLYGON） WITH fence AS ( SELECT ST_GeomFromText(:fence_wkt, 4326) AS g ) SELECT d.device_code, s.site_name, COUNT(*) AS abnormal_points, MAX(m.value) AS max_temp FROM ts_metric m JOIN dim_device d ON m.device_id = d.device_id JOIN dim_site s ON d.site_id = s.site_id CROSS JOIN fence f WHERE m.metric = 'temp' AND m.ts >= NOW() - INTERVAL '1 hour' AND m.value >= 80 AND ST_Intersects(s.geom, f.g) GROUP BY d.device_code, s.site_name ORDER BY max_temp DESC;

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。
• 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。
• 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。

‍

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。
• 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。

‍

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，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。