在物联网场景中，每时每刻有大量的时间序列数据（简称时序数据）产生，如何将这些数据进行实时灵活的分析成为不可或缺的一环。
10月10日，阿里云发布了时序数据库TSDB，用户无需开发代码，就可以完成数据的查询和分析，可帮助企业从任意维度挖掘时序数据的价值。
通常情况下，时序业务数据监测点较多，并发度超过百万，并且实时性要求高，进行多维属性组合分析难度因此大幅提升。如果使用传统关系数据库存储监控指标数据，写入和分析效率低，存储成本很高；而使用开源的OpenTSDB来搭建时序集群，不仅运维成本高，稳定性也难以得到保证。
TSDB针对时序数据进行存储结构的优化，同时通过批量内存压缩降低单记录的数据大小，写入效率相比较关系数据库提升百倍以上，存储成本降低90%；同时，TSDB具备时序洞察能力，可实现交互式可视化数据分析，帮助企业实时掌握数据变化过程，发现数据异常，提高生产效能。
据了解，根据实际压测对比，TSDB 的读取效率比开源的OpenTSDB和InfluxDB读取效率要高出一个数量级；此外，TSDB 提供了专业全面的时序数据计算函数，支持降采样、数据插值和空间聚合计算，能满足各种复杂的业务数据查询场景，百万级别数据点聚合分析秒级完成。
阿里云时序数据库高级产品经理艾乐强表示，“时序数据库负责物联网最具价值数据资产的存储分析服务，今后必然会在智慧城市、智慧交通、智慧酒店、智慧农业方面发挥巨大的作用，是未来万物智联的基础设施。”
以车联网场景为例，通过TSDB 的时序洞察可以快速实时获取每个车辆的行驶里程、驾驶速度、电源电量、发动机转速等指标，随时掌握车辆运行情况和时间区段内的运行趋势。
TSDB已经服务于阿里巴巴集团内部多个场景，例如电商交易跟踪、容器指标监控、服务监控、物流配送跟踪、智慧园区的智能设备监控等。今年9月，阿里云参与了国内首个时间序列数据库标准——中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）《大数据产品，时序数据库》系列标准的制定。
