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基于 Apache IoTDB 的

跨『端-邊-云』的時序數據庫

DB + AI

企業版咨詢
  • 高壓縮

    從0到1自研底層文件格式TsFile,采用專有壓縮算法,節省90%+存儲成本。

  • 分布式

    完全開源。在無需數據遷移的情況下,達成秒級擴容,降低運維壓力。

  • 工業友好

    深入工業場景。適配數百種采集協議,支持亂序寫入、一鍵備份等。

提供行業領先的

工業時序數據庫

管理系統及服務

聚焦大數據底層技術軟件研發,實現時序數據采集、寫入、存儲、查詢、分析、應用全周期生命覆蓋,讓企業用更低的成本挖掘更大的數據價值。

工業真實場景驗證

應對數千測點至數十億測點場景

中車四方

幫助構建中車城軌車輛智能運維系統的核心部分,應用于 300 輛列車,3200 測點/列車的車輛監控數據存儲,及對各類車輛故障的統計分析和趨勢化分析。可管理列車數增加 1 倍,采樣時間提升 60%,需要服務器數降為 1/13,月數據增量壓縮后大小下降 95%,實現了日增 4140 億數據點管理的飛躍。

中國核電

已應用在中核五大核電基地的關鍵與敏感設備可靠性管理業務,實現工業大數據存儲、預處理、失效實時監測計算。目前應用平臺可支持 30 臺以上服務器,至少 1000 個容器節點,每秒 40000 用戶在線處理業務,支持至少 100 TB 時序數據存儲,應用秒級調度、部署、運行,可靠性達到 99.9%。

國家電網

幫助構建精準用電調控終端、物聯管理平臺及實時量測中心,實現多種能源數據采集緩存,多類終端千萬級接入管控,在線匯聚全量實時數據。支持日新增至少千萬數據,累積億級數據的高效管理,支持千萬級設備并發,千萬點數據/秒的實時寫入能力。

博世力士樂

運行于博世力士樂全新自動化平臺 ctrlX AUTOMATION,可實現 ctrlX 數據層讀取實時數據并保存,并為 ctrlX CORE 提供歷史時序數據管理能力,解決低資源硬件下隨數據量變大而崩潰的問題。目前已集成于多款不同性能的 ctrlX CORE 型號,實現工業生產中計算資源受限下的海量數據處理、邊緣側與中心側的數據同步功能。

長安汽車

已作為海量智能網聯車輛的車況時序數據處理方案,目前接入車輛設備約 57 萬,測點數約 8000 萬,托管時間序列約 1.5 億,寫入量級達到 150 萬條數據/秒。同等硬件資源條件下診斷系統的數據查詢效率從分鐘級提升到毫秒級。

大唐先一

幫助構建電力時序數據應用系統,服務大唐集團60家電廠。每家電廠的日數據量達到了 17 億及以上,數據存儲量級達 3 萬億,運維成本減少 95%,且涵蓋自定義函數和豐富的查詢功能,充分滿足分析團隊訴求。

京東

已應用于數字能源、數字倉庫、智能家居水電氣等多領域,幫助構建數字家庭、數字城市、數字能源新成果。單項目測點數大于 5000 萬,實現千萬級/秒寫入,秒級查詢響應,存儲數據量達 5 年以上,并支持時間窗口統計百萬級/秒的記錄處理能力與云邊協同。

中航機載

幫助構建機載云制造系統,實現邊端設備采集處理、生產數據存儲、云上業務系統與數據中心的數據交互。由于存儲結構、數據接口、存儲特點、用戶功能函數上的優勢,能高效解決機載實時數據獲取、存儲和查詢問題,預期隨項目推進的價值能夠節省逾百萬硬件存儲成本開銷。

寶武鋼鐵

幫助構建遠程智能運維軟硬件平臺,目前接入單時間序列 2000 億個時序點,接口寫入速度可達 3000 萬每秒,壓縮比達到 10 倍,毫秒級高頻數據可達到長時間穩定寫入,多采集頻率可達到穩定兼容。

太極

幫助構建發電機組的遠程分析平臺,服務4家電廠,11個發電機組,風機鍋爐設備、發電機、變電設備等測點數達到 80000 以上,數據采集頻次最高達納秒級,運維成本減少 95%,并提供傅里葉變幻、小波等專業數據處理方法,為分析數據提供很大便利。

國家氣象局

幫助構建 MICAPS4 氣象預報系統,用于存儲全國 10 萬個國家級地面實況觀測站數據,并為 MICAPS4 提供實況數據展示與分析能力。在實況數據處理上性能提升數倍,支持更長時間的實況數據存儲與訪問。

中冶賽迪

幫助構建水土云工業互聯網平臺數據開發治理的核心部分,參與數據管理全流程,并設計實時可視化管理工具 Timecho Workbench。目前管理設備數超過 3 萬,測點數超過 25 萬,寫入量級達到 15 億條/天,寫入點位數提升 132%,壓縮比提升 50%,查詢速度提升 100%,存儲數據時長可達 2 年以上。

華為

幫助構建 MRS 時序數據庫,與華為在深度合作與共建生態的過程中,強化一致性框架、擴縮容功能、以及構建安全、傳輸、加密、可靠性、運維等方面的企業級特性增強,助力更多企業數字化、智能化和智慧化發展。

拓維

幫助構建拓維物聯網系統,搭建公司、工廠、車間三級物聯網平臺,實現設備統一聯調聯控。產品生命周期縮短 20%,設備資源利用率提高 25%,綜合生產效率提升 25%,單箱產值能耗降低 10%。

阿里云

幫助構建阿里云大數據平臺 MaxCompute,在 MPP 架構、集群測試框架、云邊同步、查詢引擎等方向進行優化,讓更多企業實現更加優化的物聯網大數據計算解決方案。目前實現的解決方案中,帶寬要求降低為原方案的 0.2%,查詢耗時降低為原方案的 2%。

東方國信

幫助構建 Cloudiip 工業互聯網平臺,已覆蓋冶金、電力、化工等 20 個工業大類行業,和安全生產、節能減排等 9 大應用領域。幫助實現高性能的大數據高并發實時寫入,降低 90% 存儲成本,支持歷史數據查詢、實時數據查詢、數據計算分析、工業數據上云等功能。

用友

幫助構建制造云YonBIP,提供設備后服務解決方案,服務于鋼鐵業中的指揮大屏和安環監控、化工業中的生產及設備監控、流程+離散混合制造業中的生產及設備監控、車聯網平臺的車載終端運行監控及車輛位置跟蹤、視頻行業的設備及能源監控和生產看板等行業方向。

冠通期貨

幫助構建期貨行情數據平臺,搜集實時 Tick 行情。目前已存儲上期所、中金所、大商所、鄭商所 4 大交易所、67 個期貨品種、1000 多個合約近 20 年歷史 Tick 數據,新采集行情平均支持 1 億條數據/天入庫,系統運行穩定,數據檢索快速。

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應用編程示意

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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

  • 千萬點
    每秒

    單節點每秒千萬級
    數據寫入

  • 10X

    10X倍無損壓縮
    100X倍有損壓縮

  • 毫秒
    查詢

    TB數據
    毫秒級查詢響應

  • 億級
    點位

    單設備萬級點位
    多設備億級點位

獲得學術界和工業界的高度認可

吸引全球貢獻者共建開源社區

Chandrasekaran Mohan

數據庫事務恢復技術奠基者之一,美國工程院院士

IoTDB 是中國高校首個達到國際頂級(top-level)標準的數據庫項目,擁有光明的前景。

劉旭嘉

中國核能電力股份有限公司數字化創新中心負責人

IoTDB 的 UDF 功能能夠支持在線時序數據預處理,在征兆趨勢判斷和規則推理算法將大量測點接入后,能夠進行滾動的征兆分析,實現分鐘級的故障預警,在網絡傳輸、低延時、運算效率方面效率均明顯提升。

黃立

長安汽車智能化研究院車云高可用技術主管

長安汽車采用了 IoTDB 一套單機版、高 IO 的引擎機型,同時實現了單車時間范圍的查詢和單車全時間序列最新點的查詢,目前均達到毫秒級返回,相比以前需要同時維護兩套查詢方案,整個架構的復雜度明顯降低。

劉剛

京東科技 IoT 技術負責人

IoTDB 實現了物聯網場景專屬模型,能支持樹狀結構,單節點就能管理百萬的設備或者千萬條的時間序列。IoTDB 底層使用的 TsFile,低 Schema 的結構,可以在端側實現即插即用的效果。IoTDB 分布式版本做到了實時化的采集和聚合計算,實現了存儲分級管理。

徐少鋒

寶武裝備智能科技技術中心主任工程師

IoTDB 可以支持多頻次、海量時序數據的高效、穩定寫入,能夠覆蓋長達十年的設備全生命周期數據的降采樣分析,也能滿足各類數據的聚合分析查詢、趨勢分析等模型需求,為我們節省了大量的服務器。

王超

華為云 MRS 時序數據庫研發負責人,Apache IoTDB Committer

IoTDB 協議開放友好,支持SQL接口,方便開發使用,易用性較高。同時,IoTDB 與大數據生態集成度高,支持 Spark、HDFS、Hive 等多種大數據系統無縫集成,能夠充分利用大數據組件算力。

李睿博

阿里云自研大數據產品 MaxCompute 生態負責人

近兩年來,我們和 IoTDB 社區保持了緊密的合作。IoTDB 以其先進的架構,優越的性能,開放且面向云廠商非常友好的社區,贏得了我們的青睞,成為我們大數據+物聯網背景下解決方案的不二選擇。

白漸

阿里云技術專家,Apache IoTDB Committer

IoTDB 自主可控、100%開源,有完善的文檔和活躍的社區,并遵循 Apache 2.0 開源協議,十分商業友好。從技術上來看,IoTDB 具有十分健壯的架構,內置大規模并行處理框架,可以按需擴展,且本身的性能十分優異,具有高數據的壓縮率、低寫入延遲和資源占用,十分適合邊緣端物聯網數據的處理。

Julian Feinauer

德國普戈曼公司 CEO,兼天謀科技歐洲技術負責人

在德國應用場景中非常典型的可用網絡帶寬有限情況下,因為 IoTDB 的數據通過已經高度壓縮的 TsFile 傳輸,在邊緣版數據傳輸后,可達到開箱即用,且壓縮比下降到原始網絡帶寬量的 20%,完成了約 5 倍的提升。

王超

東方國信分布式數據庫事業部時序數據庫負責人,Apache IoTDB PMC

IoTDB 是一款開放、高性能、功能豐富的數據庫。IoTDB 代碼框架靈活性較高,擴展性強,生態較繁榮,能對接多類大數據平臺,已寫入單節點可達到 2000 萬點每秒,查詢的延遲可控制在毫秒級。并支持觸發器寫回,連續查詢,云邊同步等多種功能,能支持多種業務場景。

央視報道時序數據庫 IoTDB 性能刷新世界記錄! 2024-08-31

央視報道時序數據庫 IoTDB 性能刷新世界記錄!

央視《24小時》節目報道了源于清華大學軟件學院的國產開源時間序列數據庫 IoTDB 登頂數據庫國際權威榜單 TPCx-IoT!

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