工业数据革命：从ETL到Agentic AI。

从 ETL 到 Agentic AI：工业数据管理变革的背景

工业数据管理经历了从传统ETL（Extract, Transform, Load）到现代Agentic AI的演进过程。ETL作为数据集成的基础技术，长期主导了数据仓库和商业智能领域。然而，随着工业物联网（IIoT）和实时数据分析需求的爆炸式增长，传统ETL的批处理模式已无法满足低延迟、高吞吐量的场景需求。

时序数据库（Time-Series Database）成为解决工业数据管理挑战的关键技术。TDengine作为高性能时序数据库，通过创新的存储引擎和计算模型，显著提升了工业数据处理的效率。其内置的IDMP（Industrial Data Management Platform）能力进一步解决了数据治理难题。

TDengine 的核心架构创新

TDengine采用列式存储和自适应压缩算法，针对工业传感器数据的特点进行了深度优化。每个设备或数据源被建模为一个超级表（Super Table），其子表自动继承元数据结构和标签体系。这种设计既保持了灵活性，又避免了传统关系型数据库的Schema膨胀问题。

-- 创建超级表示例
CREATE STABLE meters (ts TIMESTAMP, current FLOAT, voltage INT, phase FLOAT) 
TAGS (location BINARY(64), groupId INT);

写入性能方面，TDengine采用预写日志（WAL）和内存表相结合的方式，单机可支持每秒百万级数据点的写入。查询引擎通过时间分区剪枝和标签索引，在十亿级数据量下仍能保持亚秒级响应。

IDMP 的数据治理框架

TDengine IDMP提供了一套完整的工业数据治理解决方案：

1. 元数据管理：通过超级表模型实现设备元数据的统一管理，支持动态添加标签维度
2. 数据质量监控：内置异常检测函数，实时识别缺失值、离群点等质量问题
3. 生命周期控制：自动按时间分区