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
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。
展开剩余56%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。
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