实时数据库选型指南：全面解读工业实时库庚顿 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。

本系列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，此次是第七篇。

庚顿（GoldenRTSB）vs TDengine

功能类别	具体功能	TDengine TSDB+IDMP	庚顿GoldenRTSB+GoldenVision
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）	✅	不支持，需借助内部函数
	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	毫秒
	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	支持bool、uint8、int8、char、uint16、int16、uint32、int32、int64、float16、float32、float64、coor、string、blob、datetime，不支持DECIMAL
	是否支持指令下发	❌	✅通过独立的SCADA下发，库本身不下发，作为其历史库
资产模型	树状结构	✅以元素为基础形式展示	以测点为基础形式展示
	工艺模型/图形模型	❌	❌
	元素引用	✅	❌
	属性特性	✅	❌
	数据引用设置	✅	✅通过组态软件图素面板引用
	测量单位（可参与运算）	✅	❌
	模板和继承	✅	❌
	查找	✅	主要是测点或者组件内容查找过滤
	版本控制	✅	❌
资产分析	触发器	周期、多种窗口触发和条件过滤	变化、周期和定时
	表达式分析	✅	✅
	汇总分析	✅	✅
	事件分析	✅	❌基于测点
	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	✅	部分支持，主要为操作事件记录/冗余切换/登录等，组件格式固定，无法拓展
	确认事件框架	✅	部分支持，支持报警事件确认
	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	✅报警触发和手动触发
	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	支持曲线、报表、图片、xy曲线、地图、报警窗口、事件窗口、视频组件等
	组态展示	❌ (planned)	✅BS架构
	事件	Partially matched	通过报警/操作事件组件展示
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）	✅（较少）
	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	BS访问，可以跨平台
平台和部署	Windows	✅	✅
	Linux	✅	✅
	Installation package	✅	✅
	Ansible deployment	✅	❌
	Helm deployment	✅	❌
	Cloud service	与本地相同	❌
	Supported cloud platforms	Azure, AWS, GCP，阿里云	❌
集成	REST API	✅	❌ （但支持web API）
	JDBC and ODBC	✅	部分支持，JAVA/ODBC SQL功能受限
	Power BI	✅	❌
	Tableau	✅	❌
	Seeq	✅	❌
	Grafana	✅	❌
	Excel	✅	✅
	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

庚顿 GoldenRTSB 与 GoldenVision 组合系统，不支持分布式与多级存储。其数据类型包含 bool、int、float、string、blob 等，但不支持 DECIMAL 等数据类型。

在资产建模上，庚顿以测点为基础，支持结构体展示，但不支持模板继承与版本控制。TDengine 则支持模板继承、属性引用与多层级结构，能灵活映射复杂对象。

在计算分析上，庚顿支持变化、周期与定时触发，具备统计与事件触发功能，并支持断线续传。TDengine 除支持周期和多种窗口触发方式外，具备环比同比分析与重计算机制，支持SQL语句创建复杂流式计算，支持宽表表达，具备丰富的生态环境，与BI、AI、计算框架等融合，具备强大的的分析能力。

庚顿不支持 Kafka、CSV 或 Flink 集成，接口兼容性较低；TDengine 提供统一 API、JDBC/ODBC 访问、可视化工具与 AI 功能，在智能分析与生态集成上显著领先。

结语

从整体对比来看，TDengine 在分布式架构、数据建模、计算分析、安全体系与智能化扩展等方面，均展现出更现代化、开放化的设计理念。与传统工业数据库相比，它不仅关注数据的采集与存储，更注重数据在分析、决策乃至 AI 应用中的价值释放。

PI System、亚控、紫金桥、麦杰、力控、中控、庚顿等系统各自拥有成熟的行业经验与特定优势，但其核心架构多仍以本地化、单机化部署或双节点冗余为主，对大规模数据与多源融合的支持相对有限。而 TDengine 通过统一的时序数据底座与 AI 原生架构，为工业企业构建了从边缘到云端、从数据到智能的完整路径。

未来，随着工业场景的数据体量持续增长和智能化需求的加深，数据库的竞争焦点将不再停留于性能指标，而是系统整体的开放性、集成性与智能化水平。TDengine 将持续迭代演进，为更多行业提供高性能、高可靠的时序数据底座与智能管理平台，助力工业数字化转型进入更高阶段。

了解更多，欢迎直接访问：七家工业数据库横评：PI/亚控/紫金桥/麦杰/力控/中控/庚顿 vs TDengine