物联网时序数据是物联网应用中机器设备感知形成的带时间戳的数据,是工业大数据的规模与价值主体,实现其高效管理是支撑我国工业互联网战略的重要基础。随着物联网设备和应用的日益普及,时序数据体量激增,对现有数据库管理系统的存储与查询性能带来了新的挑战:现有文件结构无法同时支持海量时间序列管理、高压缩比存储和高效的原始数据查询与聚合查询需求。为此,本文的主要工作包括:·针对物联网海量时序数据高效组织难题,对时序数据库管理系统的文件结构展开研究。提出了时序数据列式存储文件结构Time series File（TsFile）,分为数据区和索引区。在数据区为不同设备实例开辟独立的设备空间,同时设备内各时间序列采用列式存储对数据进行高效压缩。在索引区维护时间维度的稀疏索引、序列维度的稠密索引,支持海量序列的快速读写与高压缩存储。·针对TsFile数据区的静态结构难以应对时间维度与序列维度的多样化原始数据查询难题,开展负载感知的文件结构优化技术研究。建立了TsFile的原始数据查询代价估计模型,面向单副本和多副本场景提出了负载感知的时序数据文件结构优化策略,利用启发式搜索求解近似最优文件结构。在面对多样化查询负载时,多副本可自适应形成异构副本结构,大幅提升系统查询吞吐。·针对TsFile索引区难以满足长序列任意时间窗口的高效聚合查询难题,对索引结构进行研究。提出了森林形式的聚合索引及持久化方法,利用时序数据按时间顺序到达的特性,无需旋转、再平衡等操作即可实现增量构建,可在内存受限条件下实现快速索引构建。进一步提出了通过避免读取磁盘上不必要索引节点的查询算法,可在几百毫秒内处理百亿数据点的聚合查询。·基于TsFile设计并研制了物联网时序数据库管理系统Apache Io TDB的存储引擎。实现了物联网海量时序数据的高效管理,并设计了基于多TsFile文件的查询接口,以支持物联网典型查询需求。Apache Io TDB可以管理千万量级时间序列,在写入吞吐、查询延迟上优于现有时序数据库管理系统,并在轨道交通、新能源、智能制造等多个行业成功应用。