随着大数据和物联网的快速发展，时间序列数据库在数据存储和分析中的重要性愈发凸显。时间序列数据涵盖了金融市场行情、传感器数据、用户行为日志等众多领域，对数据库的写入速度、查询效率和数据压缩能力提出了极高要求。面对市场上众多的时间序列数据库产品，以及各类针对它们的性能基准测试，用户如何选择合适的数据库成为关键。本文综合2025年最新公开的时间序列数据库基准测试，深入分析各主要数据库的表现和发展趋势，助力用户理性选型。 时间序列数据库的基准测试种类繁多，涵盖了写入吞吐、查询响应时间、数据压缩率和复杂查询能力等指标。2025年更新频率最高且最受认可的基准测试包括Mark Litwintschik基于11亿条纽约出租车和Uber出行数据集的测试、Clickbench ClickHouse官方的多达30余数据库的42条查询测试、商业付费的STAC-M3基准以及H2O.ai针对数据库操作的重复性测试。
每种基准测试侧重点不同，结合它们可以更全面了解数据库的综合性能。 Mark Litwintschik的出租车大数据基准测试尤为出色，利用体量庞大的500GB未压缩CSV数据，涵盖多样查询，模拟真实业务场景。kdb+在这一测试中表现尤为突出，借助强大的q语言与高性能硬件实现了最低的查询总耗时。紧随其后是ClickHouse和DuckDB，分别利用不同的硬件配置展示出优异的分析能力。数据库的硬件资源配置对性能影响显著，尤其是CPU核心数量和内存大小对查询速度影响巨大。Clickbench基准则更侧重数据库间的横向对比，涵盖30多款开放源代码数据库。
点击运行时间为主要衡量标准，数值越低代表性能越优。测试剔除了文本和正则表达式等复杂查询以突出时序数据分析能力。基准结果显示Umbra、ClickHouse和SelectDB排名领先，DuckDB和QuestDB也逐渐接近顶尖水平。值得关注的是，嵌入式数据库如chdb和DuckDB在最近一年表现出明显的竞争优势，反映出轻量级、低延迟解决方案越来越受青睐。 2024年是时间序列数据库技术和生态大爆发的一年。DuckDB和QuestDB通过持续的优化，分别实现了显著的性能提升，其中DuckDB的Clickbench评分从2.7提升到2.1，QuestDB则从24.2提升到2.7，表现出极强的市场竞争力。
与此同时，Clickbench开始纳入基于parquet和分区文件格式的测试，这显示出新兴文件格式在数据分析中的地位提升。嵌入式数据库的兴起也为本地计算和边缘应用提供了更有效的支持。 STAC-M3作为商业化高端基准，聚焦金融交易领域的高频行情分析，虽然结果不公开，但市场上流传的信息表明kdb+和相关设备的配合达到了惊人的性能水平。多家企业陆续发布STAC-M3相关的优化方案，彰显金融领域对实时分析和超大吞吐数据库的需求。H2O.ai则通过自动化的持续性测试，提供了数据库类软件针对单节点环境下操作性能的优质参考。该项目受到数据科学社区高度评价，推动核心数据库不断提升效率。
时间序列数据库的性能不只体现在原始速度，还包括数据压缩能力和复杂查询支持能力。优秀的数据库不仅能高效处理多样化的时间窗口聚合，还能在保证写入吞吐率的同时有效降低存储成本。尤其是在金融、物联网和运维监控等需要实时分析的领域，更加注重数据库的综合性能。写入吞吐量指标中，QuestDB、GridDB和TDEngine等厂商定制的基准测试都展现出极高的数据加载速度，达到了百万每秒行级别。 近年来，ClickHouse凭借其列式存储和矢量化计算特性，在多项基准测试中名列前茅。除了优异的查询性能，ClickHouse也在日志处理、广告点击数据分析等领域被广泛应用。
它的社区活跃且透明，公开的Clickbench基准持续推动数据库的优化。DuckDB作为轻量级单机分析引擎正在迅速被数据科学家采用，其兼容SQL和高效的文件格式支持使其成为内存和本地处理场景的热门选择。 另一方面，kdb+作为金融行业首选，依托其强大的q语言和专门针对时间序列优化的引擎，依然在高频交易数据处理中保持领先地位。虽然硬件要求较高，但极致的性能仍为其赢得大量高端客户信赖。QuestDB则通过开源的方式鼓励更多开发者参与，结合低延迟和高吞吐的特性，逐步打入中大型企业市场。 近年来时间序列数据库的发展趋势明显偏向多样化和专业化。
嵌入式和轻量级数据库不断突破单机性能瓶颈，适合集成到边缘设备和移动端使用；传统大型数据库则聚焦于大规模分布式系统的稳定性和吞吐能力，满足云端高并发查询需求。多样化的基准测试不仅推动产品不断提升，还促使用户根据实际应用场景做更加细致的选择。 随着数据格式的演进，parquet和分区式存储成为提高查询效率和存储管理的关键技术。越来越多的时间序列数据库开始支持或兼容这些格式，以适应海量数据和复杂分析的需求。开发者社区和企业用户对数据库易用性、扩展性及功能完备性的要求日益提高，使得性能基准测试更加综合，不再单一依赖吞吐速度。 时间序列数据库的选型不能单凭基准测试成绩简单决策，需要结合业务需求、数据规模、查询复杂度和预算等多方面因素考量。
开源项目如ClickHouse、DuckDB和QuestDB提供了灵活的部署方案，利于快速迭代和功能扩展；商业产品则在技术支持和性能保障方面具备优势。未来，结合云原生架构和AI辅助的数据压缩技术有望成为提升时间序列数据库的关键突破口。 随着2025年时间序列数据库技术的逐步成熟和生态规范的完善，用户可期待更高效、更智能、更安全的数据存储与分析环境。持续关注权威、开放的基准测试结果，结合自身业务场景，理性选择合适的数据库产品，将极大提升数据资产的价值。同时，随着多样化场景对时序数据处理需求的快速增长，时间序列数据库将持续保持技术革新和市场热度，成为数据驱动时代不可或缺的重要支柱。
