“工业数据库怎么选”之一：深度功能解析 PI System vs TDengine

在工业互联网与智能制造加速发展的今天，企业的数据量正呈爆发式增长。传统的历史数据库在高并发写入、分布式架构、AI 原生能力等方面逐渐难以满足需求。作为国产时序数据库的代表，TDengine 以高性能、低成本、云原生与智能化特征，成为新一代工业数据底座的首选。

本文严格基于公开资料与官方文档，对国内外主流数据库（包括 PI System、亚控、紫金桥、麦杰、力控、中控、庚顿）与新兴国产工业数据平台 TDengine（包含 TSDB 时序数据库和 IDMP 工业数据管理平台）进行了系统对比，从功能架构、模型设计、安全体系、AI 能力等多维度展示差异，助您一览国产数据库格局。

我们会分成七个系列来展示这一系列的深度解析。

PI System 是国际上应用广泛的工业历史数据库系统，由 Interface、Data Archive、AF 与 PVS 等组件组成。该系统以中心化架构为主，不支持分布式集群与多级存储，也缺乏高可用和负载均衡机制。相比之下，TDengine 原生支持分布式部署、自动负载均衡与多级存储，能够在保障高并发性能的同时有效降低总体存储成本。

以下是详细的功能对比表格：

PI System vs TDengine

功能类别	具体功能	TDengine TSDB+IDMP	OSI PI System（Interface+Data Archive+AF+PVS）
数据库	高可用/负载均衡/分布式集群部署	✅	❌
	多级存储	✅	❌
	多测点连接查询（join）	✅	✅
	实时表/历史表统一	✅	✅
	宽表模式存储	✅	❌
	数据分发权限管理	✅	✅
	时间戳精度	纳秒	纳秒
	数据类型	TIMESTAMP、INT、INT UNSIGNED、BIGINT、BIGINT UNSIGNED、FLOAT、DOUBLE、BINARY、SMALLINT、SMALLINT UNSIGNED、TINYINT、TINYINT UNSIGNED、BOOL、NCHAR、JSON、VARCHAR、GEOMETRY、BLOB、DECIMAL数据类型	int16、int32、float16、float32、float64、digital、string、BLOB、timestamp，不支持GEOMETRY、DECIMAL
	是否支持指令下发	❌	❌
资产模型	树状结构	✅以元素为基础形式展示	✅以元素为基础形式展示
	工艺模型/图形模型	❌	✅
	元素引用	✅	✅
	属性特性	✅	✅
	数据引用设置	✅	✅
	测量单位（可参与运算）	✅	✅
	模板和继承	✅	✅
	查找	✅	✅
	版本控制	✅	✅
资产分析	触发器	周期、多种窗口触发和条件过滤	条件触发和定时触发
	表达式分析	✅	✅
	汇总分析	✅	✅
	事件分析	✅	✅
	统计质量过程分析	❌ (planned)	✅
	回填和重计算	✅	✅
	历史记录更新触发重计算	✅	❌
	会话、状态、计数、事件等窗口触发	✅	❌
	环比/同比分析	✅	✅
报警和事件	获取事件值	✅	✅
	确认事件框架	✅	✅
	物料转移事件	❌	✅
	元素引用	✅	✅
	事件模板	✅	✅
通知（事件转发）	通知模板	✅	✅
	触发条件	依据报警严重性等级	✅
	转发设置	✅	✅
	升级转发	✅	✅
可视化	支持图素/组件	曲线、报表、值输出、仪表盘、条形图、XY曲线、地图、图像、文本框	曲线、值输出、表格、仪表盘、标尺、XY曲线、资产比较表、图像
	组态展示	❌ (planned)	✅
	事件	Partially matched	✅
数据写入	OPC	✅	✅
	OPC采集是否有自动更新点位功能	✅	❌
	MQTT	✅	✅
	Kafka	✅	❌
	Relational databases	✅	✅
	CSV files	✅	✅
	Other industrial protocols	❌（但很方便通过第三方生态实现）	✅
	断线续传（采集到数据库）	✅	✅
数据分发	Kafka	✅	❌
	MQTT	✅	❌
安全	Role-based access control (RBAC)	✅	✅
	Single sign-on (SSO)	Planned	✅
	Data encryption	✅	✅
	SOC 2 certification	✅	✅
	ISO 27001 certification	✅	✅
应用访问	Server access	浏览器	基于windows专用客户端应用
平台和部署	Windows	✅	✅
	Linux	✅	❌
	Installation package	✅	✅
	Ansible deployment	✅	❌
	Helm deployment	✅	❌
	Cloud service	与本地相同	与本地不一致
	Supported cloud platforms	Azure, AWS, GCP，阿里云	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	很难

在数据模型方面，PI System 以元素为基础构建层级模型，但在宽表建模、历史更新、补录、过期等场景数据处理以及版本控制等方面存在不足。TDengine 采用树状结构的资产模型，支持属性继承、元素引用、单位参与运算及版本管理，更适合工业设备的多层次语义表达。数据类型方面，PI System 类型较有限，不支持 GEOMETRY、DECIMAL，TDengine 支持包括 JSON、GEOMETRY、BLOB、DECIMAL 在内的丰富类型，时间戳精度达纳秒级。

在计算分析上，PI System 提供周期与条件触发机制，而 TDengine 支持周期、变化与条件多种触发方式，并具备回填与历史重算能力，可在数据更新后自动触发重算。事件体系上，TDengine 具备事件模板、报警分级、通知转发与升级机制，覆盖范围更广。

在数据接入方面，PI System 支持较多协议的数据采集，但相对缺乏消息队列支持的，而这是当前主流架构关键的一环。TDengine不仅支持灵活的OPC 采集，还支持 OPCServer 发生改变，TDengine 自动点位更新，无需要人为管理，而且还支持 MQTT、Kafka、CSV 以及各种关系数据库的输入，具备断线续传能力。

在安全与生态方面，TDengine 具备 RBAC 权限控制、数据加密、SOC 2 与 ISO 27001 认证；PI System 支持 SSO 但未提供加密或安全认证。TDengine 原生兼容 REST API、JDBC/ODBC、Power BI、Tableau、Grafana、Seeq 等主流工具，形成开放生态。在智能化能力上，TDengine 已支持 Chat BI、零查询智能、AI 异常检测与时序预测功能，PI System 暂无 AI 模块。

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