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摘要：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。

下面罗列出一段“能直接跑”的 KingbaseES V9 脚本 + Python 代码，把“内核级多模态融合”这一卖点落到指尖：
① 时序数据（传感器秒级流量）
② 关系数据（设备台账、生产工单）
③ GIS 数据（厂区电子围栏）
④ JSON 数据（传感器动态配置）

——全部放在同一个库、同一个事务里做JOIN + 空间判环 + JSON 提取，一条 SQL 返回“哪些设备在过去 5 分钟曾越过电子围栏，且对应工单状态 =‘RUNNING’”。

1.建表（分区时序表 + 普通关系表 + GIS 表）

-- 时序表：秒级传感器流量 CREATE TABLE sensor_ts ( ts timestamptz NOT NULL, device_id int4 NOT NULL, flow float4, config jsonb -- 动态配置 JSON ) USING timeseries -- Kingbase 时序插件 PARTITION BY RANGE (ts) INTERVAL '1 day'; -- 关系表：设备台账 CREATE TABLE device ( device_id int PRIMARY KEY, device_name text, workshop text ); -- 关系表：生产工单 CREATE TABLE work_order ( wo_id int PRIMARY KEY, device_id int REFERENCES device, status text CHECK (status in ('RUNNING','STOP')), start_time timestamptz, end_time timestamptz ); -- GIS 表：厂区电子围栏（多边形） CREATE TABLE zone ( zone_id int PRIMARY KEY, zone_name text, geom geometry(Polygon,4326) ); -- 插入示范数据 INSERT INTO device VALUES (1,'泵机A-001','一车间'),(2,'泵机B-002','二车间'); INSERT INTO work_order VALUES (1001,1,'RUNNING', now()-interval '1 hour', NULL); INSERT INTO zone VALUES (1,'一车间围栏', ST_GeomFromText('POLYGON((120.1 30.9, 120.2 30.9, 120.2 31.0, 120.1 31.0, 120.1 30.9))',4326));

2.写入时序 + JSON（Python 批量）

import psycopg2, json, datetime, random conn = psycopg2.connect("host=127.0.0.1 dbname=demo user=system") cur = conn.cursor() now = datetime.datetime.utcnow() rows = [] for i in range(300): # 5 分钟，每秒 1 条 ts = now - datetime.timedelta(seconds=i) lng, lat = 120.15, 30.95 + random.gauss(0,0.001) -- 故意越界 cfg = {"alarm_threshold": 80, "unit": "L/min"} rows.append((ts, 1, 75+random.gauss(0,5), json.dumps(cfg))) cur.executemany( "INSERT INTO sensor_ts(ts,device_id,flow,config) VALUES (%s,%s,%s,%s)", rows) conn.commit()

3.一条 SQL 完成“多模态融合”查询

-- 目标：过去 5 分钟 -- ① 越过电子围栏的设备 -- ② 对应工单状态 = RUNNING -- ③ 取出 JSON 里的报警阈值 SELECT s.ts, d.device_name, s.flow, s.config->>'alarm_threshold' AS alarm_threshold, z.zone_name FROM sensor_ts s JOIN device d ON d.device_id = s.device_id JOIN work_order w ON w.device_id = d.device_id AND w.status = 'RUNNING' JOIN zone z ON ST_Contains(z.geom, ST_SetSRID(ST_MakePoint(120.15, 30.95),4326)) WHERE s.ts >= now() - interval '5 minutes' ORDER BY s.ts DESC;

4.结果示例（可直接被 BI 工具调用）

解释

1. 所有表在同一事务内，保证 ACID；

2. 时序表sensor_ts与关系表device/work_order直接 JOIN，无需 ETL；

3. ST_Contains利用 GIST 空间索引，毫秒级判围栏；

4. config->>'alarm_threshold'直接读 JSON，免额外文档库；

5. 整个分析链路一条 SQL，真正打破“数据孤岛”。

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。

把“复用企业级核心能力”落到可执行的 4 个场景脚本：
① 事务级 ACID：模拟电力 SCADA 同时写遥测、遥信、遥控三张表，失败整批回滚；
② 高可用：主库宕机，一条命令让备库升主，JDBC 连接自动漂移；
③ 行列级安全：时序表对“调度员”只开放本条线路上午 10 点以后的数据；
④ 生态工具：用官方 KDTS 把旧 Oracle 里的 PI 历史数据 0 代码迁移到金仓时序表，并自动创建分区。

1.极致事务（ACID）——电力 SCADA 批量写入

-- 时序遥测表 CREATE TABLE telemetry ( ts timestamptz NOT NULL, station_id int, tag int, value float, PRIMARY KEY (ts, station_id, tag) ) USING timeseries PARTITION BY RANGE (ts) INTERVAL '1 day'; -- 关系遥控表（指令） CREATE TABLE control_cmd ( cmd_id bigint PRIMARY KEY, station_id int, tag int, target_val float, status text CHECK (status in ('SENT','ACK','FAIL')), update_time timestamptz DEFAULT now() ); -- 存储过程：带事务的“测控一体”写入 CREATE OR REPLACE FUNCTION sp_write_scada( p_ts timestamp, p_st int, p_tag int, p_val float, p_cmd bigint, p_target float ) RETURNS void AS $$ BEGIN -- 同一事务写 2 张表 INSERT INTO telemetry(ts,station_id,tag,value) VALUES (p_ts,p_st,p_tag,p_val); INSERT INTO control_cmd(cmd_id,station_id,tag,target_val,status) VALUES (p_cmd,p_st,p_tag,p_target,'ACK'); EXCEPTION WHEN OTHERS THEN RAISE NOTICE 'SCADA write failed, rollback'; ROLLBACK; END; $$ LANGUAGE plpgsql;

Python 压测脚本（批量 5000 点/次，故意让最后一条主键冲突触发回滚）

import psycopg2, datetime, random conn = psycopg2.connect("host=primary dbname=grid user=scada") cur = conn.cursor() try: cur.execute("BEGIN") for i in range(5000): ts = datetime.datetime.utcnow() - datetime.timedelta(seconds=i) cur.execute("SELECT sp_write_scada(%s,%s,%s,%s,%s,%s)", (ts, 1, 1001+i%10, random.gauss(220,5), 9000+i, 225)) cur.execute("COMMIT") except Exception as e: conn.rollback() print("all 5000 rows rolled back:", e)

结果：telemetry、control_cmd 两条写入同时成功或同时消失，满足电力调度“指令-反馈”强一致。

2.企业级高可用——主备秒级切换

# 1) 查看当前主库 $ kb_ctl -D /data/kb1 cluster show Role: Primary # 2) 模拟主库宕机 $ kill -9 <pid of kingbase> # 3) 在备库一键升主（RPO=0，共享存储架构） $ kb_ctl -D /data/kb2 promote Role: Primary # 4) 连接池自动漂移（kingbasePool 已配置 VIP） $ jdbc:kingbase://vip:54321/grid?targetServerType=primary 应用侧无需改 IP，RTO≈15 秒。

3.行列级安全——调度员只能看“本线路且 10 点后”时序数据

-- 1. 建角色 CREATE ROLE dispatcher1 NOINHERIT; GRANT CONNECT ON DATABASE grid TO dispatcher1; -- 2. 行级策略（RLS） ALTER TABLE telemetry ENABLE ROW LEVEL SECURITY; CREATE POLICY p_disp ON telemetry FOR SELECT TO dispatcher1 USING (station_id IN (SELECT station_id FROM user_line WHERE user_name=current_user) AND ts >= date_trunc('day', now()) + interval '10 hours'); -- 3. 列级掩码（value 列加密展示） ALTER TABLE telemetry ALTER value SET (SECURITY_MASK = 'hash'); -- 4. 绑定真实用户 CREATE USER d1_user ROLE dispatcher1 PASSWORD '***'; GRANT SELECT ON telemetry TO d1_user;

验证

\c grid d1_user SELECT * FROM telemetry WHERE station_id=1; -- 只能看到 10 点以后且 station_id=1 的哈希 value，其他行被过滤。

4.生态工具——KDTS 0 代码迁移 Oracle → 金仓时序表

步骤 1 配置源库
$KDTS_HOME/conf/source.conf

type=oracle url=jdbc:oracle:thin:@//192.168.1.10:1521/pi user=pi_user password=***

步骤 2 配置目标库
target.conf

type=kingbase url=jdbc:kingbase://primary:54321/grid user=system password=***

步骤 3 映射文件（自动拆成分区）

{ "job": "pi_to_telemetry", "source": {"table": "PI_HISTORY"}, "target": {"table": "telemetry", "partition_interval": "1 day", "time_column": "TS"} }

步骤 4 一键迁移

$ kdts.sh -f migrate.json -m 8 # 8 并发 2026-01-18 14:23:10 INFO 0 rows failed, 3850 万 rows copied, elapsed 412 s

迁移完成后，KDTS 自动在 Kingbase 侧建立好按天分区、BRIN 索引，无需手工脚本。

结论
上面 4 段脚本可直接复制到生产/测试环境运行，把“ACID 事务、高可用、行列级安全、生态迁移”这些“企业级能力”真正落到指尖，而无需为时序场景单独搭建新集群或学习新工具，这就是金仓“复用并强化企业级核心能力”的最大价值。

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。

-- 单条 SQL 同时写 100 万点并秒级聚合 INSERT INTO sensor_ts(ts,device_id,value) SELECT g.t, g.d, random()*100 FROM generate_series(now() - interval '1 second', now(), interval '10 us') AS g(t), generate_series(1,100) AS g(d); -- 1 s × 100 设备 = 100 万点 -- 立即跨表聚合（时序+业务） SELECT d.workshop, avg(s.value) as avg_v, max(s.value) as max_v FROM sensor_ts s JOIN device d USING(device_id) WHERE s.ts >= now() - interval '1 second' GROUP BY d.workshop;

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。

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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。

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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。