物联网（IoT）的浪潮正以前所未有的速度改变着我们的世界，从智能家居到智慧城市，从工业自动化到车联网，无处不在的传感器和设备正源源不断地产生着海量数据。这些数据有一个核心特征：它们都带有时间戳，并且通常以序列的形式连续生成。这就是典型的时序数据。在IoT场景下，如何高效、经济地存储、管理和分析这些爆炸式增长的时序数据，成为了一个亟待解决的关键问题。
传统的关系型数据库（RDBMS）或一般的NoSQL数据库在 意大利电话号码库 面对IoT时序数据的独特挑战时，显得力不从心。它们往往在高并发写入、海量数据存储、复杂时间查询和数据生命周期管理方面捉襟见肘，从而带来了高昂的存储成本、低下的查询效率和复杂的运维负担。正是在这样的背景下，时序数据库（Time-Series Database, TSDB） 应运而生，并以其专门为时间序列数据优化的架构，在IoT领域展现出无与伦比的优势。
IoT数据的“时”性与传统数据库的“非时”困境
理解时序数据库的优势，首先要理解IoT数据的核心特性以及传统数据库在这方面的固有局限。
IoT数据是典型的时间序列数据，它具备以下鲜明特征：
时间依赖性强： 每一个数据点都与特定的时间戳关联，时间是其最重要的维度。
连续性与顺序性： 数据点通常按时间顺序连续生成，形成时间序列。
写入模式高度集中： 大部分操作是数据的追加写入（append-only），更新和删除相对较少。