IoT数据分析的重点往往是趋势分析、异常检测和历史回溯。TSDB为这些查询模式提供了原生且高效的支持。
时间索引优化： TSDB的核心索引就是时间戳。查询时，数据 芬兰电话号码库 库可以直接定位到特定时间段的数据块，避免了全表扫描或大量不必要的索引查找。例如，查询“过去24小时内某设备的平均温度”，TSDB能迅速定位到对应的时间段，并高效进行聚合。
内置聚合函数与下采样： TSDB提供了丰富的内置聚合函数（如SUM, AVG, MIN, MAX, COUNT, PERCENTILE等），并针对时间窗口聚合进行了高度优化。这意味着用户无需在应用层编写复杂的SQL或代码来计算，数据库可以直接在底层完成计算，大大提高了查询效率。
自动降采样（Downsampling）： 对于长时间跨度的查询（如查询一年内的趋势），TSDB能够自动使用或生成降采样（预聚合）数据。例如，它会自动将原始的秒级数据聚合为分钟级、小时级或天级数据，并存储这些低精度数据。当用户查询大时间范围时，可以直接读取这些预聚合的数据，大大提升查询速度，同时减少计算资源消耗。