达梦时序数据库 DMTDB 与 TDengine 3.0 时序数据库 怎么选？
同为时序数据库类产品（数据库与数据），都来自一手厂商。下面按结构化参数、价格模式、适用行业与公开采购记录逐项对照，帮你判断哪一个更贴合自己的场景。
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开源高性能时序数据库（Time-Series Database），内置缓存、流计算、数据订阅功能，10 倍以上性能优势，单机到集群无缝扩展，GitHub 23k+ Star，广泛用于工业物联网与 IT 运维监测。
先看结论 依据本站已核实的数据自动生成
- 参数透明度：达梦时序数据库 DMTDB 公开 5 项结构化参数，TDengine 3.0 时序数据库 公开 7 项，可用同一张表逐项核对，后者可核实的硬指标更多。
- 价格模型：达梦时序数据库 DMTDB 为「定制报价」，TDengine 3.0 时序数据库 为「开源/订阅制」，计费方式不同，不能直接比单价，要按三年总拥有成本折算。
- 场景差异：达梦时序数据库 DMTDB 面向 互联网、金融，TDengine 3.0 时序数据库 面向 制造，先按业务场景排除，再比参数。
- 合规：达梦时序数据库 DMTDB 的公开资料明确覆盖麒麟/统信适配；TDengine 3.0 时序数据库 未见同类标注，若你的项目涉及这类硬门槛，让厂商补书面承诺与证明材料。
- 默认建议：把 TDengine 3.0 时序数据库 作为首选进入 POC（公开参数 7 项 vs 5 项），达梦时序数据库 DMTDB 留作备选参与比价。
基础信息对照
参数逐项对比 数值差异已标底色，括号内为型号限定
| 指标 | A · 达梦时序数据库 DMTDB | B · TDengine 3.0 时序数据库 |
|---|---|---|
| 核心能力 | 高压缩时序存储（压缩比提升 5~10 倍）、批量写入、时间窗口聚合、降采样计算、自动冷热分区与生命周期归档[2] | 未公开 |
| 产品定位 | 原生时序数据库，对标 InfluxDB/TimescaleDB；面向高并发写入、海量存储、快速查询的时序场景[1] | 未公开 |
| 部署架构 | 分层设计：数据接入层（兼容工业协议）→ 分布式存储计算引擎 → 标准 SQL/API 服务层；支持主备高可用自动切换 + 无中心分布式扩展[1] | 未公开 |
| 规模上限 | 分布式无中心架构可支撑千万级测点并发写入，跨区域多场站统一汇聚，云上云下灵活部署[1] | 未公开 |
| 典型场景 | 水电/能源机组状态监测、水文测报、电量采集；工业物联网、电力电网采集、环境监测、交通流量[1] | 未公开 |
| 单节点 150 万点/秒：这个量级意味着什么 | 未公开 | 官方对比表给出单节点写入吞吐 150 万点/秒（InfluxDB 50 万、IoTDB 30 万）。换算成实际场景：一个中等城市的智能电表项目，20 万只表每 15 秒上报一次，约 1.3 万点/秒——单节点绰绰有余；一个省级车联网平台百万辆车 1 秒一报，100 万点/秒，就需要 1~2 个节点起步。容量规划先算「峰值点数/秒」，再按 60% 水位选节点数。[3] |
| 压缩率 10:1：三年存储成本的关键 | 未公开 | 官方对比为 10:1（InfluxDB 3:1、IoTDB 5:1）。真实含义：一年 100TB 原始点位数据落盘后约 10TB。按对象存储与 SSD 混合部署的常见单价，10:1 与 3:1 的差距在三年周期内往往是几十万到上百万。测试提示：压缩率高度依赖数据特征（采集间隔、值变化幅度、是否浮点），必须用自己 7 天的真实数据实测。[3] |
| 查询性能 426 倍：这个数字怎么来的 | 未公开 | TSBS IoT 场景中 avg-load 查询是 InfluxDB 的 426 倍、breakdown-frequency 是 53 倍。倍数这么夸张，主要是因为「一个设备一张表 + 超级表」的模型让聚合查询只扫必要的子表，而 InfluxDB 需要扫全量 series。提醒：这是特定查询类型的极端值，日常简单点查差距远小于此；营销材料只引用最大值时，要追问测试脚本与数据集。[2] |
| 落盘体积：对手是你的 12 倍 | 未公开 | 同一份 TSBS IoT 数据，TimescaleDB 落盘规模最高达 TDengine 的 12.2 倍，InfluxDB 最高 2.8 倍。这项指标在时序场景比查询性能更重要——时序数据量通常是关系数据的 10~100 倍，存储成本是主要 TCO。评估方法：同一份 7 天真实数据，分别导入后用 du -sh 对比目录体积，一目了然。[2] |
| 工业侧实证：1 万设备 / 1000 万条每分钟 | 未公开 | 宁德新能源（ATL）智能制造车间部署 10,000+ 设备，产生每分钟 1000 万条时序数据（约 16.7 万点/秒），采用后存储成本降为 InfluxDB 的 1/3、写入性能提升 2 倍、预测性维护准确率提升至 95%。这是「单节点 150 万点/秒」在真实工厂的落地形态，也是国产时序库最能打的场景。[3] |
| 金融行情场景：50ms 内的风控响应 | 未公开 | 广西多元量化交易系统用于期货、期权行情与交易记录，实时风控响应延迟降至 50ms 以内。金融时序与工业时序的差别：前者写入更密集（毫秒级 tick）、查询窗口更短、对抖动极敏感；后者数据量大但可容忍秒级延迟。选型时要说清是哪一类，两者的配置策略完全不同。[3] |
| 选型边界：什么时候不该用时序库 | 未公开 | 适合：设备监控、能源计量、车联网、行情、APM 指标——数据只追加、按时间范围聚合、字段结构稳定。不适合：需要频繁更新历史记录、复杂多表 JOIN、事务一致性要求高的业务数据。常见错误是把「带时间戳的业务表」塞进时序库，结果发现改一条历史记录要重写整个数据块。[2] |
口径说明：同一指标两家厂商的测试条件、型号与软件版本可能不同，数值仅供初筛；招标应答需以厂商盖章的技术偏离表为准。
能力清单对照 来自厂商公开的功能/优势描述
A · 达梦时序数据库 DMTDB
- 高性能——DMTDB支持对数据分级存储，热数据存储在高性能存储硬件中，系统自动将冷数据存储至低成本存储硬件中，保障高频写入以及热数据查询性能、提升资源利用率
- 弹性伸缩——DMTDB采用数据分片的形式支持存算分离架构，支持在线灵活增删计算/存储节点，实现系统数据容量和性能的线性伸缩
- 可视化运维——DMTDB提供了简单易用的可视化运维管理平台：Manager。用户可以通过Manager对DMTDM进行全生命周期管理，避免实例碎片化现象，大幅降低系统维护的复杂度，避免误操作引发的故障，降低TCO。
- 软硬件兼容——DMTDB兼容所有主流软硬件平台，如X86/ARM/龙芯/飞腾/鲲鹏/海光/兆芯/申威/宏芯等处理器，Redhat/Ubuntu/麒麟/UOS/凝思/深度/欧拉/红旗等操作系统。
- 生态兼容——DMTDB完全兼容TimescaleDB协议，同时对外提供SDK以便支持工业数据常用的标准协议如OPC等，支持标准SQL语法以及JDBC、ODBC等编程接口。
B · TDengine 3.0 时序数据库
- 厂商暂未公开功能清单，建议索取产品彩页
分别适合谁
A · 达梦时序数据库 DMTDB
- 适用行业标注含 互联网、金融，这些场景下可直接对标同类项目经验
B · TDengine 3.0 时序数据库
- 适用行业标注含 制造，这些场景下可直接对标同类项目经验
- 公开参数更完整（7 项），适合需要写进技术标书逐条应答的项目
以上依据厂商公开的适用行业、参数完整度与公告成交价整理，不构成采购结论；关键项目建议同时邀标并做 POC 验证。
同类产品的其他对比
参数来源
- A1：达梦时序数据库 DMTDB 介绍（2026水电研讨会实录）
- A2：达梦产品介绍（多模数据库：文档/时序引擎定位）
- B1：涛思数据《TDengine 发布主流时序数据库对比分析报告》（DevOps 场景，TSBS 基准）：TDengine 3.0 写入性能最大达 TimescaleDB 2.6 的 6.7 倍、InfluxDB 1.8 的 10.6 倍，写入过程 CPU 与磁盘 IO 开销最少；查询性能最高达 InfluxDB 的 37 倍、TimescaleDB 的 28.6 倍
- B2：涛思数据《IoT 场景下 3.0 性能对比分析报告》（TSBS IoT 场景，五种卡车车队规模）：写入性能最大达 TimescaleDB 2.10.1 的 3.3 倍、InfluxDB 1.8.10 的 16.2 倍；avg-load 与 breakdown-frequency 查询性能是 InfluxDB 的 426 倍与 53 倍，daily-activity 与 avg-load 是 TimescaleDB 的 34 倍与 23 倍；落盘数据规模 TimescaleDB 最高达 TDengine 的 12.2 倍，InfluxDB 最高 2.8 倍；查询全程内存平稳
- B3：涛思数据《从物联网到金融：时序数据库如何改变各行业的游戏规则？》：技术指标对比表显示 TDengine 单节点写入吞吐 150 万点/秒、压缩率 10:1（InfluxDB 为 50 万点/秒与 3:1，IoTDB 为 30 万点/秒与 5:1）；宁德新能源（ATL）智能制造车间 10,000+ 设备、每分钟 1000 万条时序数据，采用后存储成本降为 InfluxDB 的 1/3、写入性能提升 2 倍、预测性维护准确率提升至 95%；广西多元量化交易系统用于期货期权行情，实时风控响应延迟降至 50ms 以内