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 | ✅ | ✅ | |
| 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 | ✅ | ✅ | |
| 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 | ✅ | ✅ | |
| 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 | ✅ | ✅ | |
| SOC 2 certification | ✅ | ✅ | |
| ISO 27001 certification | ✅ | ✅ | |
| 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
