小T導讀：在數字化轉型浪潮下，各行業都在積極探索如何利用先進技術提升運營效率與服務質量。供熱行業也不例外，大量的熱力數據亟待高效處理與分析。安陽益和熱力集團有限公司（以下簡稱 “益和熱力”）作為安陽市城市集中供熱的關鍵力量，選擇了 TDengine TSDB 作為其熱力數據處理的基礎時序數據庫，成功應對了大規模數據挑戰，實現了供熱業務的數字化升級。本文將深入剖析益和熱力採用 TDengine TSDB 的背景、痛點，以及 TDengine TSDB 在其業務中的落地實踐成果。
背景和痛點
作為城市熱力保障的核心單位，益和熱力負責全市市政熱力管網的建設與維護、小區熱力設施的維護維修以及用户冬季採暖管理等諸多工作。隨着智慧供熱理念的推進，為提升智慧供熱應用系統的效率，其決定將熱力站和用户數據接入匯聚存儲，並集中部署在中心側。然而，在供暖期間，數據量呈現出急劇增加的態勢。大量的實時數據從各個熱力站和用户端不斷涌入，給數據庫的存儲和處理能力帶來了巨大壓力。
傳統數據庫在應對如此大規模、持續增長的數據時，往往難以保持穩定：隨着數據量的不斷攀升，寫入速度逐漸下降，查詢響應也越來越慢，不僅影響了對供熱系統運行狀態的實時監測，也阻礙了基於數據分析進行的供熱調度優化和故障預警等工作。例如，在使用 SQL Server 時，數據落盤速度緩慢，嚴重製約了數據處理效率。面對這樣的挑戰，益和熱力迫切需要一款性能穩定、能夠高效處理海量數據的新型數據庫。
TDengine TSDB 的落地實踐
在智慧供熱系統建設中，TDengine TSDB 憑藉強大的性能和靈活的架構，在數據寫入、查詢與存儲等核心環節展現出顯著優勢，全面提升了益和熱力的數字化管理水平。
為了驗證不同數據庫在大規模數據場景下的性能差異，我們對原有的 SQL Server 與 TDengine TSDB 進行了多維度測試與對比。結果顯示，TDengine 在寫入速度、查詢響應、存儲效率及系統資源佔用等方面均表現出顯著優勢。
下表展示了傳統方案與 TDengine TSDB 在核心性能指標上的對比情況：
1. 極速數據寫入，突破效率瓶頸
益和熱力的眾多熱力站和用户端設備持續產生大量的實時熱力數據，包括温度、壓力、流量等。TDengine TSDB 採用創新的存儲引擎設計，結合異步 IO、內存緩存批量落盤等優化技術，實現了驚人的數據寫入速度。在實際應用中，TDengine TSDB 每秒可寫入約 70,000 條記錄，相比之前使用的 SQL Server，縮短了近 20 秒 。這一提升不僅確保了我們的熱力數據能夠及時、準確地入庫，更為後續的實時分析和決策提供了堅實的數據基礎，徹底解決了傳統數據庫寫入緩慢的痛點。
2. 高效數據查詢，賦能實時決策
在供熱運營過程中，我們的工作人員需要快速查詢和分析大量熱力數據，以掌握供熱系統的實時運行狀況。TDengine TSDB 支持標準 SQL 查詢，並針對時序數據特性進行深度優化，大幅提升了查詢效率。以查詢往年一個月的設備歷史數據為例，使用 TDengine TSDB 後，數據呈現時間從原來的近 6 秒縮短至 1 秒內，查詢速度提升了近 5 倍 。
工作人員可通過簡單的 SQL 語句，快速獲取特定時間段、區域的熱力數據，並進行平均温度計算、流量變化趨勢分析等操作，及時發現如管道故障、供熱不足等異常情況，為供熱調度和故障處理爭取寶貴時間，顯著提升了運營決策的及時性和準確性。
- 供回水温運行趨勢：
- 對應的查詢 SQL 語句：
- 住户室温歷史：
- 對應的查詢 SQL 語句：
3. 極致存儲優化，降低資源成本
在存儲空間管理上，TDengine TSDB 通過高效的數據壓縮算法和靈活的數據模型，實現了存儲效率的大幅提升。益和熱力保存 4 年左右的數據，使用傳統方案時需佔用 950GB 磁盤空間，且依賴 4 台數據服務器協同工作；而採用 TDengine TSDB 後，同樣時長的數據僅佔用 77GB 磁盤空間，數據服務器數量也從 4 台精簡至 1 台。這不僅大幅降低了硬件採購和運維成本，還簡化了數據管理的複雜度。同時，TDengine TSDB 的高可擴展性支持通過橫向擴展輕鬆應對未來數據增長，為益和熱力的長期發展提供了可持續的存儲解決方案。
- 數據庫建模如下：
CREATE DATABASE `prod` BUFFER 256 CACHESIZE 1 CACHEMODEL 'none' COMP 2 DURATION 1440m WAL_FSYNC_PERIOD 3000 MAXROWS 4096 MINROWS 100 STT_TRIGGER 1 KEEP 5256000m,5256000m,5256000m PAGES 256 PAGESIZE 4 PRECISION 'ms' REPLICA 1 WAL_LEVEL 1 VGROUPS 10 SINGLE_STABLE 0 TABLE_PREFIX 0 TABLE_SUFFIX 0 TSDB_PAGESIZE 4 WAL_RETENTION_PERIOD 3600 WAL_RETENTION_SIZE 0 KEEP_TIME_OFFSET 0 ENCRYPT_ALGORITHM 'none' S3_CHUNKSIZE 262144 S3_KEEPLOCAL 5256000m S3_COMPACT 0
建庫關鍵參數設計説明：
- 超級表建模如下：
taos> desc dat_hscon_his;
field | type | length | note |
=====================================================================================
gettime | TIMESTAMP | 8 | |
conversion | INT | 4 | |
paramstate | INT | 4 | |
debugparamstate | INT | 4 | |
tempremote | FLOAT | 4 | |
tempoutdmode | INT | 4 | |
protocolversion | INT | 4 | |
targetvalueval | FLOAT | 4 | |
targetvaluepump | FLOAT | 4 | |
cmdcntcollect | INT | 4 | |
cmdcntctrl | INT | 4 | |
cmdcntdebug | INT | 4 | |
dccommstate | INT | 4 | |
tempoutd | FLOAT | 4 | |
tempup | DOUBLE | 8 | |
tempret | DOUBLE | 8 | |
tempdiff | DOUBLE | 8 | |
firflowsum | DOUBLE | 8 | |
pressup | DOUBLE | 8 | |
pressret | DOUBLE | 8 | |
presdiff | DOUBLE | 8 | |
instflowsumret | DOUBLE | 8 | |
flowsumret | DOUBLE | 8 | |
instflowsumup | DOUBLE | 8 | |
instflowmuw | DOUBLE | 8 | |
instflowmuw2 | DOUBLE | 8 | |
instheatsum | DOUBLE | 8 | |
heatsum | DOUBLE | 8 | |
createtime | TIMESTAMP | 8 | |
sourceconid | NCHAR | 20 | TAG |
Query OK, 30 row(s) in set (0.214752s)
taos> desc dat_hshmeter_his;
field | type | length | note |
=====================================================================================
gettime | TIMESTAMP | 8 | |
suptemp | DOUBLE | 8 | |
rettemp | DOUBLE | 8 | |
accflow | DOUBLE | 8 | |
instflow | DOUBLE | 8 | |
accheat | DOUBLE | 8 | |
instheat | DOUBLE | 8 | |
errorcode | INT | 4 | |
commstate | INT | 4 | |
commnum | INT | 4 | |
createtime | TIMESTAMP | 8 | |
sourceconid | NCHAR | 20 | TAG |
meterid | INT | 4 | TAG |
Query OK, 13 row(s) in set (0.095740s)
taos> desc dat_hes_wmeter_his;
field | type | length | note |
=====================================================================================
gettime | TIMESTAMP | 8 | |
conname | NCHAR | 30 | |
janespell | NCHAR | 20 | |
stationid | NCHAR | 11 | |
stationname | NCHAR | 30 | |
instflow | DOUBLE | 8 | |
metervalue | DOUBLE | 8 | |
commstate | INT | 4 | |
instflow_h_alarm | INT | 4 | |
commnum | INT | 4 | |
createtime | TIMESTAMP | 8 | |
conid | NCHAR | 11 | TAG |
meterid | INT | 4 | TAG |
Query OK, 13 row(s) in set (0.107796s)
4. 全棧能力整合，簡化系統架構
除核心性能優勢外，TDengine TSDB 還將數據庫、消息隊列、緩存和流式計算等功能深度融合，構建出全棧式的時序數據處理引擎。在益和熱力的智慧供熱系統中，無需再集成 Kafka、Redis 等多種軟件，極大簡化了系統架構，降低了應用開發和維護的複雜度。例如，利用 TDengine TSDB 的緩存功能我們可快速獲取每條時間線的最新數據，結合其流式計算能力，工作人員能夠實時處理和分析熱力數據，及時發現異常並預警，為供熱系統的智能化管理提供了一站式解決方案。
引入 TDengine TSDB 企業版後，我們的數據存儲和查詢效率有了明顯提升，系統運行也更加穩定。這套方案讓數字化管理更加完善，不僅為安陽城市供熱的穩定運行提供了可靠支撐，也為我們的智慧供熱系統的持續發展奠定了堅實的基礎。
下一步規劃
基於 TDengine TSDB 在智慧供熱系統中的成功應用，接下來我們將進一步深化數據驅動的業務模式，圍繞技術融合、功能拓展與服務升級制定以下發展規劃：
-
構建智能預測體系：依託 TDengine TSDB 匯聚的海量歷史與實時數據基礎，我們計劃引入 TDengine IDMP 的 “無問智推” 功能。系統能夠基於用户數據自動生成行為分析報告和可視化看板，不再需要人工查詢或複雜分析，就能快速洞察用户的用熱習慣和需求變化，為決策和服務優化提供更有價值的參考。
-
設備健康管理升級：基於 TDengine TSDB 強大的時序數據分析能力，我們計劃建設設備故障預測與健康管理系統。通過實時監測設備運行參數，系統可以提前識別潛在故障風險，實現從被動維修到主動維護的轉變，降低設備故障率與運維成本。
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搭建智慧服務平台：我們也在規劃基於 TDengine TSDB 的數據處理能力，打造面向終端用户的移動端 App 與 Web 平台。用户可以實時查看室温、用熱賬單，提交故障報修，真正享受一站式服務體驗。結合大數據分析，系統還將智能推送節能用熱建議，讓供熱服務更加精準、高效。
未來，益和熱力將持續以 TDengine TSDB 為數據基石，不斷探索創新應用模式，加速智慧供熱生態建設，為推動供熱行業的數字化、智能化轉型貢獻標杆經驗。
作者 | 梁文龍
關於安陽益和熱力
安陽益和熱力集團有限公司主要職能是負責安陽市城市建成區內集中供熱的特許經營和管理服務工作。益和熱力公司集中供熱託管經營、供熱諮詢設計、供熱工程建設、供熱材料生產供應、供熱自動化運行、供熱系統外銷、供熱專業維修服務、供熱節能降耗和新能源開發利用於一體，具備全產業鏈集團化運作模式；實現了集中供熱人才外輸、產品外銷、經驗外傳、品牌外樹，為豫北乃至北方地區供熱建設持續發展的典範。
