面向工业时序数据管理与分析融合的数据模型转换

李烁麟; 林欣涛; 田原; 许京奕; 陈荣钊; 李永瑾; 乔嘉林

doi:10.11959/j.issn.2096-0271.20260XX

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面向工业时序数据管理与分析融合的数据模型转换

更新时间：2026-02-27

- 面向工业时序数据管理与分析融合的数据模型转换
- A data model transformation approach for integrated management and analysis of industrial time-series data
- 大数据 2026年页码：1-20
- 作者机构：
  
  1.清华大学软件学院，北京 100084
  2.天谋科技（上海）有限公司，上海 201824
  3.北京大数据先进技术研究院，北京 100195
  4.天谋科技（北京）有限公司，北京 100192
- 作者简介：
  
  [ "李烁麟（1998-），男，清华大学软件学院硕士生，主要研究方向为工业时序数据库。" ]
  [ "林欣涛（2001-），男，清华大学软件学院硕士生，主要研究方向为工业时序数据库。" ]
  [ "田原（1997-），男，天谋科技（上海）有限公司高级工程师，主要研究方向为工业时序数据库。" ]
  [ "许京奕（1973-），男，博士，北京大数据先进技术研究院正高级工程师、工程中心主任，主要研究方向为人工智能。" ]
  [ "陈荣钊（2000-）男，天谋科技（北京）有限公司高级工程师，主要研究方向为工业时序数据库。" ]
  [ "李永瑾（1982-），女，北京大数据先进技术研究院高级工程师、工程中心副主任，主要研究方向为人工智能。" ]
  [ "乔嘉林（1993-），男，博士，天谋科技（北京）有限公司高级工程师、首席技术官，主要研究方向为工业时序数据库。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(62021002)
- DOI：10.11959/j.issn.2096-0271.20260XX
  中图分类号： TP311
- 收稿：2025-09-22，
  
  网络首发：2026-02-25，
- 稿件说明：
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李烁麟,林欣涛,田原等.面向工业时序数据管理与分析融合的数据模型转换[J].大数据,

LI Shuolin,LIN Xintao,TIAN Yuan,et al.A data model transformation approach for integrated management and analysis of industrial time-series data[J].BIG DATA RESEARCH,
李烁麟,林欣涛,田原等.面向工业时序数据管理与分析融合的数据模型转换[J].大数据, DOI：10.11959/j.issn.2096-0271.20260XX.

LI Shuolin,LIN Xintao,TIAN Yuan,et al.A data model transformation approach for integrated management and analysis of industrial time-series data[J].BIG DATA RESEARCH, DOI：10.11959/j.issn.2096-0271.20260XX.

摘要

工业物联网中，设备监控数据通常以时序数据形式存储，并采用多层级路径的形式进行建模，便于点位管理与访问，但该方式难以直接支持关系模型的多维分析，往往需要复杂的ETL转换步骤。针对工业时序数据的管理与分析需求在模型层面的矛盾，提出一种融合的时序数据模型，采用层次化的树模型进行灵活数据写入和存储，并通过表视图提供多维数据分析能力。本方法在工业物联网时序数据库Apache IoTDB中进行了系统性实现，使得一份数据能够同时服务于工业监控与分析场景。

Abstract

In industrial Internet of Things (IIoT) scenarios

device monitoring data are typically stored in the form of time-series data and modeled using hierarchical path structures to facilitate point management and access; however

this modeling approach does not directly support multidimensional analysis based on relational models and often requires complex ETL transformations. To address the model-level conflict between time-series data management and analysis in industrial settings

this paper proposes a unified time-series data model. The model leverages a hierarchical tree structure for flexible data ingestion and storage

while offering multidimensional analytical capabilities through a classical relational model view. We implement this approach systematically in the industrial time-series database Apache IoTDB

enabling a single dataset to support both monitoring and analytical requirements.

关键词

Keywords

references

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