时间序列数据库软件市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（基于云、基于网络）、应用程序（大型企业、中小企业）以及到 2034 年的区域见解和预测

时间序列数据库软件市场规模

2024年，全球时间序列数据库软件市场规模为7.9358亿美元，预计到2025年将达到8.3723亿美元，预计到2026年将达到约8.8328亿美元，到2034年将进一步飙升至13.5556亿美元。这一扩张表明复合年增长率(CAGR)强劲，复合年增长率(CAGR)为5.5% 2025 年至 2034 年。

美国时间序列数据库软件市场在全球处于领先地位，这得益于物联网分析、预测性维护和人工智能集成监控平台在企业中的广泛采用，这些平台可以在实时应用程序中实现更快的决策和数据准确性。

主要发现

• 市场规模– 2025年价值83723万美元，预计到2034年将达到135556万美元，复合年增长率为5.5%。
• 增长动力– 超过 70% 的企业依靠实时数据分析和物联网监控来提高准确性和生产力。
• 趋势– 65% 的公司部署云原生时间序列数据库，而 42% 的公司正在全球范围内扩展混合云战略。
• 关键人物– InfluxData、Amazon Timestream、Prometheus、DataStax、QuasarDB。
• 区域洞察– 北美 (36%)、欧洲 (28%)、亚太地区 (27%)、中东和非洲 (9%)。
• 挑战– 43% 的企业面临可扩展性问题，38% 的企业报告混合基础设施面临集成挑战。
• 行业影响– 采用时序数据解决方案的企业实时处理效率提高了58%。
• 最新动态– 45% 的产品发布侧重于人工智能增强的查询和分析功能。

随着组织越来越依赖结构化和半结构化时间戳数据来为其数字生态系统提供动力，时间序列数据库软件市场正在迅速发展。从智能制造和物联网到金融和云原生计算，这个市场推动了可扩展的数据存储解决方案，能够每秒处理数百万笔实时交易。人工智能驱动的分析、开源软件的采用和边缘计算集成的兴起继续推动各行业的增长和创新。

时间序列数据库软件市场趋势

随着各行业依赖实时智能来提高性能、生产力和自动化，时间序列数据库软件市场正在发生重大转变。超过 68% 的全球企业利用时间序列数据分析来增强运营预测并减少停机时间。 InfluxDB、Prometheus 和 TimescaleDB 等开源解决方案因其灵活性和成本效率而占全球总部署量的近 47%。大约 62% 的新企业工作负载基于云，从而实现无缝数据同步和分析可扩展性。物联网设备的部署不断增长（全球连接传感器和系统超过 170 亿个），导致对能够管理连续时间戳数据流的低延迟、高吞吐量数据库的需求激增。人工智能和机器学习集成到时间序列系统中的出现使得能源、制造和金融科技领域的预测分析成为可能。此外，58% 的数据工程师优先考虑混合数据库环境，将本地和云系统相结合，以实现高频数据处理的效率和合规性。

时间序列数据库软件市场动态

机会

物联网设备和预测分析的采用不断增加

物联网生态系统的指数级增长（连接设备数量超过 160 亿）增加了对管理和分析实时遥测的高性能时间序列数据库的需求。大约 54% 的制造和公用事业公司利用这些数据库进行预测性维护和传感器驱动的监控，从而延长正常运行时间并减少运营损失。用于事件预测的人工智能模型的集成为工业和医疗保健领域带来了新的扩展机会。

驱动程序

越来越多的企业转向实时数据基础设施

对即时决策的需求日益增长，使得实时分析成为战略必需品。超过 70% 的金融、能源和 IT 企业使用时间序列数据库来即时分析性能指标和事件日志。这些数据库提供亚秒级查询响应，从而可以在自动化系统和关键任务环境中实现更快的操作。此外，59% 部署边缘计算的组织依赖时间序列系统来实现本地化数据控制和减少延迟。

市场限制

"集成复杂、部署成本高"

由于跨企业系统的集成复杂性和高昂的实施成本，时间序列数据库软件市场面临着巨大的限制。大约 39% 的组织表示在同步时间序列平台与遗留数据库和数据湖方面面临挑战。专有许可费用和云迁移费用进一步提高了总拥有成本，特别是对于中小型企业而言。另一个主要限制是缺乏能够管理实时数据库优化、查询调优和大规模事件流的熟练专业人员。 GDPR 和 CCPA 等不断发展的法规下的数据隐私合规性也限制了灵活性，增加了技术和财务资源的负担。

市场挑战

"数据量爆炸和可扩展性限制"

随着物联网和互联设备的指数级增长，企业正在努力管理实时数据摄取的规模。超过 45% 的组织报告在高频数据捕获过程中查询性能下降且分析速度变慢。过去三年中，每天生成的带时间戳的数据量增加了 70% 以上，使得传统数据库系统不足以实现动态工作负载平衡。这些可扩展性问题导致基础设施成本增加和效率降低，特别是在处理开销很大的云环境中。

细分分析

时间序列数据库软件市场按类型和应用程序细分。基于云和基于网络的部署模型正在重塑行业，提供跨部门的可扩展数据存储和高效分析。大型企业和中小企业都严重依赖时间序列解决方案来优化自动化、物联网数据跟踪和财务预测。大约 64% 的全球企业现在使用时间序列数据库来处理实时指标，而 56% 的工业公司已在其物联网平台中嵌入时间序列数据系统。这种细分表明人们越来越依赖可扩展且灵活的数据库基础设施，这些基础设施支持人工智能驱动的决策系统和预测分析应用程序。

按类型

基于云的

基于云的时序数据库凭借其弹性存储和实时分析能力在市场上占据主导地位。这些数据库对于管理大量物联网传感器数据、工业监控和金融交易的组织至关重要。大约 61% 的全球企业更喜欢基于云的部署，因为它们可以减少基础设施开销并支持无缝的多区域数据同步。

2025年，基于云的类型占5.1875亿美元，占整个市场的62%。在边缘计算集成、预测分析和企业云迁移的推动下，预计到 2034 年，该细分市场的复合年增长率将达到 5.9%。

基于网络

基于 Web 的时间序列数据库为开发人员和数据团队提供轻量级部署、跨浏览器分析以及轻松访问。这些系统越来越多地被中小企业和分析初创公司采用，以实现经济高效的数据可视化和监控。大约 42% 的中型公司部署基于网络的系统来进行集中数据跟踪。

基于网络的细分市场在 2025 年达到 3.1848 亿美元，占 38% 的市场份额，预计到 2034 年，在 SaaS 采用和基于浏览器的仪表板集成的推动下，复合年增长率将达到 4.8%。

按申请

大型企业

由于高数据摄取需求、实时性能分析和预测基础设施优化，大型企业在时间序列数据库软件市场占据主导地位。这些公司利用时间序列数据库进行财务预测、物联网监控和客户行为分析。超过 68% 的财富 1000 强公司利用时间序列软件来提高绩效。

2025 年大型企业细分市场估值为 5.4399 亿美元，占整个市场的 65%。在企业级自动化和数据智能需求的支持下，预计 2025 年至 2034 年复合年增长率将达到 5.7%。

中小企业

中小企业越来越多地采用时间序列数据库来提高运营效率并增强预测洞察力。经济高效的云和基于网络的系统降低了进入壁垒，超过 59% 的中小企业集成了这些平台以进行流程优化和性能分析。

2025年，中小企业市场规模达到2.9324亿美元，占市场总额的35%。在数字化转型和开源采用增加的推动下，预计 2025 年至 2034 年复合年增长率将达到 5.2%。

时间序列数据库软件市场区域展望

2024年，全球时间序列数据库软件市场价值为7.9358亿美元，预计到2025年将达到8.3723亿美元，到2034年将增长至13.5556亿美元，复合年增长率为5.5%。地区分布显示，北美以 36% 领先，其次是欧洲 (28%)、亚太地区 (27%) 以及中东和非洲 (9%)。每个地区的增长都受到数字化、工业自动化以及人工智能与分析工作流程的集成程度的影响。

北美

由于云渗透率高、工业自动化和数字分析投资，北美占据最大的市场份额。在分析生态系统主要参与者的推动下，美国仍然是发展的中心。

2025年，北美市场规模为3.014亿美元，占整个市场的36%。增长是由云集成、物联网分析和 DevOps 监控扩展推动的。

欧洲

欧洲市场的扩张由政府支持的数字化转型、可持续发展目标和能源监测项目推动。德国、法国和英国在分析和智能电网应用的广泛采用方面占据主导地位。

在工业 4.0 部署和预测性维护工具的支持下，欧洲到 2025 年将达到 2.344 亿美元，占整个市场的 28%。

亚太

由于物联网部署、云基础设施和金融科技发展的不断增加，亚太地区成为增长最快的地区。中国、日本和印度是通过数据驱动的自动化扩大市场的主要贡献者。

在数字经济增长和人工智能集成分析需求的推动下，亚太地区在 2025 年获得 2.2605 亿美元的收入，占 27% 的份额。

中东和非洲

随着各国对智能基础设施、云计算和数字政府项目的投资，中东和非洲正在稳步增长。阿联酋和沙特阿拉伯引领区域采用，重点关注能源和物流监控解决方案。

2025年MEA规模为7538万美元，占9%的份额，并且由于工业数字化程度的提高而继续扩大。

主要时间序列数据库软件市场公司列表

投资分析与机会

随着全球范围内数据驱动转型的加速，对时序数据库解决方案的投资不断增长。大约 64% 的企业计划到 2027 年增加分析基础设施投资。到 2024 年，数据平台的风险投资将超过分析总投资的 40%，强调了对可扩展性、速度和预测建模的需求。北美和亚太地区以 71% 的综合投资份额领先。人工智能驱动的预测、边缘分析和混合云架构中存在增长机会。制造业、金融和公用事业等行业是主要贡献者，占新增装机量的 57%。未来的前景凸显了开源优化、ESG 数据监控和云原生可观测工具方面的巨大机遇。

新产品开发

各大公司都专注于扩展跨平台兼容性、边缘集成和基于人工智能的分析功能。 InfluxData 于 2025 年发布了实时边缘连接器，以实现传感器到云的无缝数据流。 Amazon Timestream 集成了用于自动查询优化的机器学习模块，而 Prometheus 则增强了指标保留功能。该市场中约 46% 的新产品开发现在优先考虑开源社区协作。 Warp 10 和 QuasarDB 等初创公司正在利用能够在几毫秒内检测异常的预测查询引擎进行创新。重点是提供节能、可扩展和实时的分析环境，支持从电信和银行到物流和医疗保健分析等多行业部署。

最新动态

• InfluxData 于 2025 年推出了用于时间序列预测的人工智能增强分析套件。
• Amazon Timestream 通过集成的多区域数据处理功能扩大了其全球影响力。
• Prometheus 推出了用于可观察性分析的下一代可视化模块。
• DataStax 与工业自动化领域的混合云可观测性部署建立了合作伙伴关系。
• Warp 10 开发了面向电信的异常检测引擎，响应时间加快了 40%。

报告范围

该报告对时间序列数据库软件市场进行了深入评估，涵盖增长趋势、细分、区域绩效和领先公司战略。它包括对产品创新、市场动态以及边缘计算和物联网分析领域的新兴机遇的见解。该研究分析了开源和商业平台、云趋势以及影响采用的集成能力。它还强调了塑造未来十年市场演变的竞争格局、技术进步和投资模式。