在工業互聯網與智能製造加速發展的今天，企業的數據量正呈爆發式增長。傳統的歷史數據庫在高併發寫入、分佈式架構、AI 原生能力等方面逐漸難以滿足需求。作為國產時序數據庫的代表，TDengine 以高性能、低成本、雲原生與智能化特徵，成為新一代工業數據底座的首選。

本文嚴格基於公開資料與官方文檔，對國內外主流數據庫（包括 PI System、亞控、紫金橋、麥傑、力控、中控、庚頓）與新興國產工業數據平台 TDengine（包含 TSDB 時序數據庫和 IDMP 工業數據管理平台）進行了系統對比，從功能架構、模型設計、安全體系、AI 能力等多維度展示差異，助您一覽國產數據庫格局。

我們會分成七個系列來展示這一系列的深度解析，這是第一篇。

PI System 是國際上應用廣泛的工業歷史數據庫系統，由 Interface、Data Archive、AF 與 PVS 等組件組成。該系統以中心化架構為主，不支持分佈式集羣與多級存儲，也缺乏高可用和負載均衡機制。相比之下，TDengine 原生支持分佈式部署、自動負載均衡與多級存儲，能夠在保障高併發性能的同時有效降低總體存儲成本。

以下是詳細的功能對比表格：

PI System vs TDengine

功能類別

具體功能

TDengine TSDB+IDMP

OSI PI System（Interface+Data Archive+AF+PVS）

數據庫

高可用/負載均衡/分佈式集羣部署

✅

❌


多級存儲

✅

❌


多測點連接查詢（join）

✅

✅


實時表/歷史表統一

✅

✅


寬表模式存儲

✅

❌


數據分發權限管理

✅

✅


時間戳精度

納秒

納秒


數據類型

TIMESTAMP、INT、INT UNSIGNED、BIGINT、BIGINT UNSIGNED、FLOAT、DOUBLE、BINARY、SMALLINT、SMALLINT UNSIGNED、TINYINT、TINYINT UNSIGNED、BOOL、NCHAR、JSON、VARCHAR、GEOMETRY、BLOB、DECIMAL數據類型

int16、int32、float16、float32、float64、digital、string、BLOB、timestamp，不支持GEOMETRY、DECIMAL


是否支持指令下發

❌

❌

資產模型

樹狀結構

✅以元素為基礎形式展示

✅以元素為基礎形式展示


工藝模型/圖形模型

❌

✅


元素引用

✅

✅


屬性特性

✅

✅


數據引用設置

✅

✅


測量單位（可參與運算）

✅

✅


模板和繼承

✅

✅


查找

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✅


版本控制

✅

✅

資產分析

觸發器

週期、多種窗口觸發和條件過濾

條件觸發和定時觸發


表達式分析

✅

✅


彙總分析

✅

✅


事件分析

✅

✅


統計質量過程分析

❌ (planned)

✅


回填和重計算

✅

✅


歷史記錄更新觸發重計算

✅

❌


會話、狀態、計數、事件等窗口觸發

✅

❌


環比/同比分析

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✅

報警和事件

獲取事件值

✅

✅


確認事件框架

✅

✅


物料轉移事件

❌

✅


元素引用

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✅


事件模板

✅

✅

通知（事件轉發）

通知模板

✅

✅


觸發條件

依據報警嚴重性等級

✅


轉發設置

✅

✅


升級轉發

✅

✅

可視化

支持圖素/組件

曲線、報表、值輸出、儀表盤、條形圖、XY曲線、地圖、圖像、文本框

曲線、值輸出、表格、儀表盤、標尺、XY曲線、資產比較表、圖像


組態展示

❌ (planned)

✅


事件

Partially matched

✅

數據寫入

OPC

✅

✅


OPC採集是否有自動更新點位功能

✅

❌


MQTT

✅

✅


Kafka

✅

❌


Relational databases

✅

✅


CSV files

✅

✅


Other industrial protocols

❌（但很方便通過第三方生態實現）

✅


斷線續傳（採集到數據庫）

✅

✅

數據分發

Kafka

✅

❌


MQTT

✅

❌

安全

Role-based access control (RBAC)

✅

✅


Single sign-on (SSO)

Planned

✅


Data encryption

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✅


SOC 2 certification

✅

✅


ISO 27001 certification

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✅

應用訪問

Server access

瀏覽器

基於windows專用客户端應用

平台和部署

Windows

✅

✅


Linux

✅

❌


Installation package

✅

✅


Ansible deployment

✅

❌


Helm deployment

✅

❌


Cloud service

與本地相同

與本地不一致


Supported cloud platforms

Azure, AWS, GCP，阿里雲

Azure

集成

REST API

✅

✅


JDBC and ODBC

✅

✅


Power BI

✅

✅


Tableau

✅

✅


Seeq

✅

✅


Grafana

✅

✅


Excel

✅

DataLink


Flink table SQL/CDC

✅

❌

AI

Chat BI

✅

❌


Zero-Query Intelligence

✅

❌


AI-based time-series forecasting

✅

❌


AI-based anomaly detection

✅

❌


Integration with third-party AI applications

容易

很難

在數據模型方面，PI System 以元素為基礎構建層級模型，但在寬表建模、歷史更新、補錄、過期等場景數據處理以及版本控制等方面存在不足。TDengine 採用樹狀結構的資產模型，支持屬性繼承、元素引用、單位參與運算及版本管理，更適合工業設備的多層次語義表達。數據類型方面，PI System 類型較有限，不支持 GEOMETRY、DECIMAL，TDengine 支持包括 JSON、GEOMETRY、BLOB、DECIMAL 在內的豐富類型，時間戳精度達納秒級。

在計算分析上，PI System 提供週期與條件觸發機制，而 TDengine 支持週期、變化與條件多種觸發方式，並具備回填與歷史重算能力，可在數據更新後自動觸發重算。事件體系上，TDengine 具備事件模板、報警分級、通知轉發與升級機制，覆蓋範圍更廣。

在數據接入方面，PI System 支持較多協議的數據採集，但相對缺乏消息隊列支持的，而這是當前主流架構關鍵的一環。TDengine不僅支持靈活的OPC 採集，還支持 OPCServer 發生改變，TDengine 自動點位更新，無需要人為管理，而且還支持 MQTT、Kafka、CSV 以及各種關係數據庫的輸入，具備斷線續傳能力。

在安全與生態方面，TDengine 具備 RBAC 權限控制、數據加密、SOC 2 與 ISO 27001 認證；PI System 支持 SSO 但未提供加密或安全認證。TDengine 原生兼容 REST API、JDBC/ODBC、Power BI、Tableau、Grafana、Seeq 等主流工具，形成開放生態。在智能化能力上，TDengine 已支持 Chat BI、零查詢智能、AI 異常檢測與時序預測功能，PI System 暫無 AI 模塊。

瞭解更多，歡迎直接訪問：七家工業數據庫橫評：PI/亞控/紫金橋/麥傑/力控/中控/庚頓 vs TDengine