时序数据库VS实时数据库,立马搞懂！

引言

在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为推动社会进步和企业发展的核心驱动力。无论是物联网设备的海量数据生成，还是金融市场的瞬息万变，亦或是智能制造的精密控制，都离不开高效、可靠的数据处理系统。然而，面对不同类型、不同需求的数据处理场景，选择合适的数据库系统成为了企业和开发者面临的重要挑战。

时序数据库与实时数据库，作为两种在特定领域表现出色的数据库类型，正逐渐受到业界的广泛关注。时序数据库以其对时间序列数据的高效存储、查询和分析能力，在物联网监控、金融分析等领域大放异彩；而实时数据库则以其对数据实时性、一致性和可靠性的严格保证，在工业自动化、实时交易系统等对时间敏感的应用中占据一席之地。

然而，对于许多初学者或非专业人士而言，时序数据库与实时数据库之间的界限可能并不清晰，甚至存在混淆。因此，本文旨在通过深入浅出的方式，详细解析时序数据库与实时数据库的概念、特点、应用场景以及它们之间的区别，帮助读者更好地理解这两种数据库系统，为未来的技术选型提供有力支持。

时序数据库

概述

时序数据库，顾名思义，是一种专为时间序列数据设计的数据库系统。时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据点集合，每个数据点通常包含时间戳和在该时间点的测量值。这类数据在物联网（IoT）、金融分析、监控系统等众多领域广泛存在，并具有数据量大、更新频繁、查询模式特定等特点。时序数据库通过优化存储结构、索引机制、查询算法等方面，实现了对时间序列数据的高效管理和快速访问。

特点与优势

• 高效的时间序列索引：时序数据库采用专门的时间序列索引技术，如时间范围索引、哈希索引等，以加快数据的检索速度。这使得用户能够迅速查询到特定时间段内的数据，满足实时监控、历史回溯等需求。

• 数据压缩与去重：由于时间序列数据往往具有高度的相似性和冗余性，时序数据库通过数据压缩和去重技术，有效降低了存储空间的需求，同时提高了数据的传输效率。

• 自动分区与扩展：为了适应大数据量的处理需求，时序数据库支持自动分区功能，将数据分散存储在多个节点上，实现了水平扩展。这种设计不仅提高了系统的并发处理能力，还增强了系统的可靠性和容错性。

• 丰富的查询与分析功能：除了基本的增删改查操作外，时序数据库还提供了丰富的查询与分析功能，如聚合查询、趋势分析、异常检测等。这些功能使得用户能够深入挖掘时间序列数据中的价值信息，为决策提供支持。

实时数据库

概述

实时数据库（RTDB-Real Time DataBase）作为数据库系统发展的一个重要分支，是数据库技术结合实时处理技术产生的产物。它能够直接实时采集、获取企业运行过程中的各种数据，并将这些数据转化为对各类业务有效的公共信息。实时数据库的核心在于其实时性和高效性，能够确保数据的准确性和一致性，并为企业的实时决策提供支持。

特点与优势

• 高性能：实时数据库能够以极低的延迟时间快速处理大量数据，并进行实时的查询与更新，满足对数据处理速度有严格要求的应用场景。
• 高可靠性：实时数据库具备高度可靠性，通过提供数据冗余、灾备等机制，确保数据的安全性和可用性，即使在面对系统故障或数据丢失等风险时，也能保证数据的完整性和业务的连续性。
• 高并发性：实时数据库支持多用户同时访问和操作数据，具备高并发性能，能够满足大规模并发访问的需求，保证系统的稳定运行。
• 实时性：实时数据库的核心在于其实时性，能够实时采集和处理数据，为企业的实时决策提供有力支持。
• 可扩展性：通过分布式架构和水平扩展等技术手段，实时数据库具备良好的可扩展性，能够满足不断增长的数据规模和用户需求。

数据来源与采集方式

实时数据库的数据来源广泛，包括DCS控制系统、由组态软件+PLC建立的控制系统、数据采集系统(SCADA)、关系数据库系统、直接连接硬件设备以及通过人机界面人工录入的数据等。数据的采集方式也多种多样，包括支持OPC协议的标准OPC方式、支持DDE协议的标准DDE通讯方式、支持MODBUS协议的标准MODBUS通信方式、通过ODBC协议的ODBC通信方式、通过API编写的专有通信方式以及通过编写设备的专有协议驱动方式等。

两者区别

架构区别

实时数据库与时序数据库都是处理时间序列的数据，但两者并不完全一样，时序数据库的适用性在工业场景中很难完全替代实时数据库。

（1）部署方式

工业场景下的部署架构非常复杂，在大型企业中往往存在多个管理架构，实时数据库可以部署在从站控到云端的多种环境下，而时序数据库的应用场景受到限制，需要进行二次封装和开发后才能适配工业物联网的调度管理层，在工业场景下很难适配。

（2）开发与运维

实时数据库属于开箱即用，对相关应用人员简单培训就可以上手使用，只有深层功能需要开发人员做二次封装。时序数据库的开发模式与关系型数据库类似，在应用时需要开发人员根据业务需求做二次开发和封装。

（3）冗余、容错与异地容灾

实时数据库在数据架构上虽然是单机设计，但可以提供独立的冗余容错模式。集群扩展的时候可以采用分布式架构进行扩点和扩容，以保障现场出现生产事故后再异地可以进行调度和操控。

时序数据库可通过横向集成进行冗余容错设计，多副本模式，点数可以无线扩展，不完全匹配工业现场，适合调度和数据分析场景。

（4）测点采集与处理

实时数据库是融合工业现场各类设备场景进行设计的，同时符合相关规范并确保数据的完整性。一般采用窄表设计，可以灵活掌控每个测点的时间戳和质量戳。

时序数据库的诞生并非工业背景，虽可以用于工业物联网平台作为内核，但时序数据库一般是宽表设计思想，不能灵活的对现场数据进行处理，导致数据的可用性和准确性得不到保障。

（5）安全管理

实时数据库产品对数据有严格的多级用户管理和分区管理，其报警、日常权限及确认机制非常严格，这个层级设置往往可以自定义到万级别以上，以便于适配各类工业现场。

时序数据库由于是非工业产品，先天架构上对于符合工业安全方面有一定缺陷，往往经过二次开发和封装也不能完全达到工业现场软件的安全管理要求，不符合工业各类行业认证。

（6）可用性和实用性

工业产品中最重要的是可用性优先，性能服务于可用。实时数据库是成熟的工业产品，可用性经过十几万的工业现场沉淀。时序数据库短时间内对标实时数据库差距明显，时序数据库对于规定时间内响应的时效较宽泛，不适合一体化智能管控的工业场景，同时相关行业套件处于空白状态，导致用户资产价值提升有限。

（8）收费与选型

时序数据库的商业模式一般为开源和商业结合的模式，开源时序数据库构建平台虽然降低了项目的成本，但在实际应用时，数据库为适配应用场景需二次开发及封装，后续运维往往并不方便，用户的资产价值损失也是巨大的。

实时数据库作为典型的商品化软件的收费模式，各个产品都可以多层次的来适应工业领域的不同数据要求，符合相关规范定义，有效保护客户投资价值。

应用场景区别

时序数据库主要应用于物联网、金融和监测等领域，在工业领域的应用积累较为欠缺：

（1）大多数只用于监控分析的场景；

（2）部署依赖过多；

（3）配套工具不完善；

（4）实时反馈控制的时效性较弱。

时序数据库产品：

国外：influx DB、Prometheus、Timescale DB、Open TSDB等。

国内：涛思TDengine、清华IoTDB、索思Source DB、智臾Dolphin DB、华为Gauss DB、朗坤Trend DB等。

实时数据库主要应用于生产、工程和控制等领域：

（1）多年应用，性能一流，具备完整解决方案；

（2）可进行数据实时反馈控制；

（3）产品配套齐全，自带采集工具，适配多种接口协议；

（4）具备定制可视化能力。

实时数据库产品：

国内：力控科技、亚控、和利时、紫金桥、麦杰等。

国外：GE iHistorian、OSI PI等。

总结

随着数字化转型进入深水区以及物联网的加速发展，工业数据的价值愈发受到关注，实时数据库与时序数据库都迎来了广阔的应用前景。二者的相通之处在于都是围绕工业场景数据提供解决方案，和“时间”、“实时”的概念紧密耦合；不同之处在于关注的业务侧重点不同，从而产生了不同的技术路线。两类产品尽管所走的技术路线不同，但可以预见的是，二者未来在使用场景上有更多融合的可能性，可能会有结合实时数据库与时序数据库特性的融合产品出现。