前言

40岁那年，陶建辉再次创业，一头扎进时序数据库这片少人问津的硬科技深水区。

彼时欧美产品主导市场，但他凭借开源策略、标准化架构与持续技术创新，带领团队打造出全球安装量超94万套的TDengine，不仅打破国外垄断，更在工业互联网与AI浪潮中站稳了中国根基。

时序数据库，正在悄悄改变工业世界

你发现没？现在连炼钢炉、风电场、奶茶店的冰柜都在“说话”——它们每秒产生成千上万条数据，记录温度、电压、流量。但这些数据要是存不快、查不准、压不小，等于白干。

正是看到这个痛点，陶建辉在2016年果断All in时序数据库。那一年，AlphaGo刚赢了李世石，自动驾驶开始狂飙，工业设备联网潮初现端倪。

他意识到：传统数据库根本扛不住这种高频、连续、海量的时序数据洪流。

老周说句实在话，创业最难的不是技术，而是选对赛道。当时国外有InfluxDB，但性能拉胯、社区封闭；国内几乎空白。

陶建辉带着团队，两个月写出TDengine初版，仅1.8万行C代码，却创新提出“一个采集点一张表+超级表”模型——写入快10倍、压缩率高5倍、查询快百倍，直接把性能天花板捅破。

从2019年开源单机版起，TDengine像野火一样蔓延。GitHub全球趋势榜多次登顶，如今全球安装量超94万套，客户覆盖电力、钢铁、汽车、IoT。

更关键的是，涛思坚持核心代码全开源，连性能测试脚本都公开——这在数据库圈极其罕见。开源成了最好的销售员，烟厂、电网、车企主动找上门合作。

AI时代，数据库得学会“主动说话”

我跟你讲，过去数据库就是个“哑巴仓库”：你问它才答，不问就沉默。可面对每天TB级的设备数据，普通用户根本不知道该问啥。这就是AI时代最大的悖论：数据爆炸，洞察稀缺。

涛思的破局点，叫“无问智推”。2024年推出的IDMP平台，能自动识别场景——比如你是做光伏电站监控的，系统立刻知道你关心发电效率、逆变器温度、异常停机。

不用你写SQL，甚至不用你开口，它就把关键指标、趋势图、预警面板推到你眼前。

这背后有硬核支撑：TDengine几乎不用Join操作，靠“虚拟表”把多设备数据拼成宽表；

流式计算引擎实时刷新结果；AI先生成报表模板，再由规则引擎转成100%准确的SQL——既聪明又靠谱，彻底绕过Text-to-SQL的“幻觉”陷阱。

从另一个角度看，涛思早已不是一家数据库公司。2024年IDMP发布，标志着它完成从“存储工具”到“全链路数据平台”的跃迁。

采集、存储、计算、分析、可视化、报警——一套系统全搞定，用户再也不用拼凑七八个工具。

而这一切，离不开陶建辉身上那股劲儿：极致学习、超强自驱、不怕失败。

他1994年从中科大毕业，闯荡硅谷多年，40多岁二次创业，硬是在红海数据库市场杀出血路。2024年拿下CCF杰出工程师奖，实至名归。

如今，涛思已获近7000万美元融资，正冲刺全球时序数据库第一。

2025年金猿奖即将在上海揭晓，它大概率会再添一冠——但真正的奖杯，是那些靠TDengine省下千万成本、提升运维效率的工厂和企业。

结语

数据本身不会说话，冰冷、杂乱、沉默。但真正的好技术，能让数据自己开口，告诉你哪里在浪费能源、哪台设备要故障、哪个环节能优化。

涛思数据干的就是这件事——不是堆砌参数，而是让数据产生价值。在这个AI满天飞的时代，太多人沉迷模型炫技，却忘了底层数据才是根基。

没有高效的时序处理，再牛的AI也是空中楼阁。陶建辉和涛思的八年坚守，恰恰提醒我们：真正的创新，往往藏在那些最枯燥、最基础、却最不可或缺的地方。