1、TDengine，作为一款国内开源的时序数据库，其性能测试报告显示出在写入、查询和数据压缩方面超越了InfluxDB和TimeScaleDB，这可以作为性能角度回答“目前市场上最好用的时序数据库是什么”的问题。对于“最好用”的概念，更倾向于“最适合”，因为每款数据库都有其独特的性能和使用场景，适用于不同的需求。
2、benchANT，德国的测试机构，专注于数据库性能评估，其时序数据库排行榜涵盖了多款国际知名产品。而Apache IoTDB，作为唯一的国产时序数据库，以卓越的性能表现位列榜首。在benchANT的时序数据库排行榜中，IoTDB在写入吞吐量、存储占用、查询响应及成本效益等关键指标上均排名第一。
3、Apache IoTDB，作为唯一上榜的国产时序数据库，位居写入吞吐量、存储占用、查询响应及成本效益多项性能指标第一。
4、TDengine 是一款高性能、分布式、支持SQL的时序数据库，具备全自研的国产数据库特性。它在分布式设计上领先一步，从2016年底起就支持分布式架构。2020年8月，TDengine将分布式版本开源，使得用户数量持续增长，全球安装实例数已超过10万，每天新增实例数量超过200，显示了其强大的市场影响力。
5、时序数据库有以下几种： InfluxDB解释：InfluxDB是一种专门设计用于处理时序数据的高性能开源数据库。它可以存储大量具有时间序列属性的数据，并且能快速读取这些数据以进行监控和分析。它支持灵活的查询语言，允许用户执行复杂的查询操作。
6、在benchANT时序数据库排行榜上，Apache IoTDB以其优异的性能脱颖而出，展示了其在写入吞吐量、存储占用、查询响应速度及成本效益方面的强大实力。这一成就不仅体现了Apache IoTDB在时序数据库领域的技术领先性，也彰显了国产数据库在全球范围内的竞争力和影响力。
1、时序数据库和关系型数据库的主要区别在于数据压缩情况、数据库架构、可用性和冗余以及数据安全等方面。在数据压缩情况上，关系型数据库按行存储数据，而时序数据库以相同类型的数据点相邻存储，使数据压缩更高效。
2、时序数据库（TSDB） 是一种数据库管理系统，用于存储、处理和分析时间序列数据（以下简称时序数据）。时序数据是按时间维度顺序记录且索引的数据。
3、在数据采集频率、存储规模、数据库使用及索引数据结构方面，时序数据库与关系型数据库存在显著差异。时序数据库数据采集频率高，数据存储量大，用户可设置数据保留期限长达10年、20年，而关系型数据库通常不设数据保留期限。在使用上，时序数据库并非完全依赖SQL，与关系型数据库存在区别。
4、时序数据库有以下几种： InfluxDB解释：InfluxDB是一种专门设计用于处理时序数据的高性能开源数据库。它可以存储大量具有时间序列属性的数据，并且能快速读取这些数据以进行监控和分析。它支持灵活的查询语言，允许用户执行复杂的查询操作。
在万物互联的时代大潮中，时序数据库（TSDB）正崭露头角，如同一双强大的翅膀，为海量数据的存储和分析提供关键支撑。在物联网的浪潮中，TSDB扮演着不可或缺的角色，它专为物联网设备生成的时序数据量身定制，诸如服务器监控指标和异常数据的实时记录。
分钟快速理解阿里时序时空数据库阿里时序时空数据库（Time Series & Spatial Temporal Database，简称TSDB）是一种高性能、经济高效且稳定的在线服务，它专为处理物联网（IoT）设备监控、企业能源管理、生产安全监控和电力检测等场景设计。
该数据库专门用来存储时序数据，物联网系统从设备上采集的数据就是一种时序数据，物联网系统完全可以用TSDB来存储设备采样数据。目前国内大型互联网公司中的阿里巴巴、百度等已经进军物联网行业的公司都提供了云服务形式TSDB数据服务。
OpenTSDB是一款基于HBase的开源时序数据库，其架构围绕HBase的KV宽表存储模型展开。架构主要由运行在HBase之上的一个或多个TSD（Time Series Daemon）时间序列守护程序组成。用户只需通过TSD暴露的HTTP或Telnet接口进行时序数据存取，无需直接关注底层的HBase存储细节。
在墨天轮国产数据库沙龙中，姚延栋，作为四维纵横的创始人和MatrixDB的领导者，分享了MatrixDB如何在万物互联时代成为高性能时序数据库的领导者。MatrixDB专为物联网、车联网、工业互联网和智慧城市提供一站式数据处理解决方案，其核心价值在于其对时序数据的强大处理能力。
时序数据库（TSDB） 是一种数据库管理系统，用于存储、处理和分析时间序列数据（以下简称时序数据）。时序数据是按时间维度顺序记录且索引的数据。
您想问的是时序数据库有界面吗？有。根据查询腾讯云计算网显示，时序数据库有界面。时序数据库是一种专门用于存储、管理和处理时序数据的数据库管理系统，与传统的关系型数据库和非关系型数据库相比，时序数据库具有更高的性能和效率。
时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。
支持分片，水平扩展 因为涉及的传感器可能很多，单个节点可能比较容易成为瓶颈，所以时序数据库应该具备水平扩展的能力，例如分表应该支持水平分区。 自动扩展分区，业务对时序数据的查询，往往都会带上对时间区间进行过滤，因此时序数据通常在分区时，一定会有一个时间分区的概念。
时序数据的特点包括：数据追加为主、时间相邻、规模大、高维度、实时查询分析需求。针对这些特点，时序数据库（Time Series Database）应运而生，旨在高效处理时序数据的采集、存储、计算和应用。
时序数据库，其全称为时间序列数据库，主要应用于处理那些具有时间标签，按照时间顺序变化的数据，这些数据被称为时间序列数据。
时序数据的特性——持续产生大量无明显波峰波谷的数据、罕有更新或删除操作、对实时性和警报响应的高要求，以及数据的多维度标签，使得多维度聚合查询变得轻而易举。市场中，各大云服务提供商敏锐地捕捉到这一趋势，纷纷投入资源研发和优化TSDB产品，以抢占物联网市场的先机。