時(shí)序數(shù)據(jù)庫應(yīng)運(yùn)而生。作為一種帶有時(shí)間戳業(yè)務(wù)屬性的垂直型數(shù)據(jù)庫，具備更加高級(jí)的數(shù)據(jù)處理能力，高效的壓縮算法和符合時(shí)序特征的存儲(chǔ)引擎，能夠真正實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)價(jià)值的“洞察過去，分析現(xiàn)在，決斷未來”。

• 數(shù)據(jù)源系統(tǒng)廠家多，數(shù)據(jù)接入難，協(xié)議不統(tǒng)一，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)采集系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)控與故障定位；

• 時(shí)序數(shù)據(jù)產(chǎn)生頻率高，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫無法應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求；

• 時(shí)序數(shù)據(jù)價(jià)值密度低，但蘊(yùn)含著設(shè)備運(yùn)行規(guī)律、故障原因等高價(jià)值信息，需要專業(yè)管理工具輔助挖掘利用。

第五階段：融入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，上線“即開即用”的云數(shù)據(jù)庫租用模式，于2018年以優(yōu)異成績首批通過工信部DCA數(shù)據(jù)中心聯(lián)盟測(cè)評(píng)（國內(nèi)僅有7家），打造了融合時(shí)序數(shù)據(jù)庫的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)與大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

1. 專業(yè)化多級(jí)緩存數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)

在保證數(shù)據(jù)不失真的情況下，實(shí)現(xiàn)數(shù)十倍的時(shí)序型數(shù)據(jù)壓縮，單機(jī)每秒支持400萬測(cè)點(diǎn)以上數(shù)據(jù)讀寫，數(shù)據(jù)壓縮比高達(dá)50:1，時(shí)間精度支持到毫秒，已達(dá)到國內(nèi)外先進(jìn)水平，極大降低工業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、共享、分析的壓力。

2. 強(qiáng)大的分布式技術(shù)

支持在單機(jī)上進(jìn)行應(yīng)用服務(wù)擴(kuò)展，支持采用多臺(tái)服務(wù)器進(jìn)行多站點(diǎn)擴(kuò)展，同時(shí)還支持云部署，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)無限點(diǎn)擴(kuò)展，性能倍增。

3. 智能大數(shù)據(jù)建模與分析技術(shù)

釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，構(gòu)建設(shè)備資產(chǎn)畫像，優(yōu)化運(yùn)行效率。基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)智能化分析，幫助用戶動(dòng)態(tài)感知設(shè)備資產(chǎn)運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常，實(shí)現(xiàn)設(shè)備健康趨勢(shì)預(yù)測(cè)。

4. 豐富的功能套件與高效的計(jì)算引擎技術(shù)

配備完善的二次計(jì)算組件、組態(tài)工具組件和建模工具組件，全面支持主流開發(fā)語言如Java，C/C++，Python，C#等進(jìn)行二次開發(fā)，通過高效的動(dòng)態(tài)鏈接計(jì)算引擎技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高性能實(shí)時(shí)計(jì)算。

以通遼發(fā)電總廠SIS系統(tǒng)為例，利用TrendDB對(duì)全廠生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、歸類、統(tǒng)計(jì)分析，精準(zhǔn)反映電廠生產(chǎn)運(yùn)營指標(biāo)，形成全方位實(shí)時(shí)決策能力，大大縮短項(xiàng)目實(shí)施周期，保障項(xiàng)目實(shí)施質(zhì)量。項(xiàng)目采用了先進(jìn)的工藝建模技術(shù)，改變了原來SIS修改調(diào)整困難的問題，可對(duì)SIS系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行全面自定義調(diào)整，與電廠各種機(jī)組匹配良好，為后續(xù)進(jìn)行生產(chǎn)運(yùn)行的優(yōu)化調(diào)整及生產(chǎn)改造起到重要指導(dǎo)作用。

為物聯(lián)而生