时空数据是同时具备时间与空间属性的高维数据，占据了现实世界中超过80%的“数据份额”。随着移动互联网、物联网、5G的迅猛发展，时空数据将呈现爆发式地增长，海量时空数据中所蕴含的巨大价值对智慧城市、数字孪生等行业的建设具有重要意义，高效地时空数据挖掘正变得迫在眉睫，数据库产品的存储与分析能力也面临着严峻的挑战。

作为国内首个多租户的分布式时序数据库产品，百度智能云天工物联网平台时序数据库日前正式升级为时序时空数据库，并面向业内合作伙伴开放内测。传统空间数据库在面对海量数据时存在性能瓶颈，且对于时间与空间的联合应用分析支撑能力有限。时序时空数据库基于在时序数据能力方面的优势，对空间数据能力进行了扩展，可提供高性能的时空数据存储、时间/空间查询、时空分析挖掘能力，实现了时间与空间的完美融合，助力GIS、时空大数据、物联网+、工业互联网等行业的快速发展。

时序时空数据库四大能力

强大的时空数据存储能力

时序时空数据库具备每秒百万级时序数据写入、亿级时序数据查询秒级返回的性能；支持点、线、面、多点、多线、多面以及混合类型集合等各类型的空间对象，可满足所有地理空间要素的存储需求；数据存储符合OGC标准的几何空间模型规范，支持Shapefiles、geojson、ogc wkt/wkb txt文件的数据导入。

丰富的时空分析函数

时序时空数据库提供15种时序聚合函数、3种插值方法、上百种空间计算服务,包括九交模型计算、距离计算、长度计算、面积计算、获取中心点、聚类计算，以及距离查询、缓冲区分析、地理围栏等。

多生态支持

时序时空数据库支持SQL/MM标准、mysql协议，可与Hadoop/Spark大数据分析平台、grafana/百度sugar等可视化bi工具无缝衔接；兼容postgis协议，完美融入主流gis应用程序生态链，如GeoServer，Openlayers，QGIS，uDig等。

灵活的私有化部署

时序时空数据库除了提供公有云服务外，也可支持私有化部署（物理机\虚拟机\K8S容器化）。

时序时空数据库四大应用场景

GIS一张图

基于数据的空间位置特征，在基础地图上将各类型业务数据叠加显示在一起，实现在相同的空间参考框架下各类数据的集成与融合，构建统一的综合管理平台。时序时空数据库兼容主流开源及商业地图服务器产品（geoserver、arcgis server等），可作为底层数据存储支撑网络地图服务的发布（如OGC WMS、WFS等），最终通过前端地图引擎的调用实现GIS一张图的展示效果。

人员/车辆监控

人员/车辆监控广泛应用于工业巡检等场景，采用时序时空数据库可支持大量的人员/车

辆定位数据的实时写入，通过数据库提供的高效查询能力实现人员/车辆的实时位置监控及历史轨迹查看，并利用时空分析服务实现地理围栏、越界告警等应用。

时空数据挖掘

时空数据挖掘用于从海量、非线性、高维、高噪声的数据中提取有价值的信息，在交通管理、犯罪分析、疾病监控等诸多领域得到应用，同时也面临着理论框架、算法模型、海量数据管理等方面的挑战。时序时空数据库支持丰富的时空数据类型、提供高性能的存储与查询分析能力，为挖掘算法模型的运行提供基础支撑，促进时空数据挖掘的行业深度应用。

时空大数据平台

时空大数据平台是智慧城市建设与运行的基础支撑，是数字中国时空信息数据库的重要组成部分，时空大数据平台实现对多源异构时空数据的汇聚整合，实现数据的线性可扩展，解决应对复杂业务的数据服务解耦问题。时序时空数据库作为时空大数据平台的底层存储系统之一，主要面向物联网数据、二维矢量数据、专题业务数据提供高性能、高可用、可扩展的存储能力。

依托百度智能云在人工智能、大数据和云计算服务方面领先的技术能力，天工智能物联网平台始终致力于为连接、管理物理世界，提升产业价值提供端边云协同一体化的、完善易用的物联网基础设施和端到端的物联网解决方案。而借助强大的时空数据存储能力、丰富的时空分析函数、多生态支持和灵活的私有化部署，全面升级的时序时空数据库也为算力与数据的连接带来了更好的效果和更优的体验。

目前，用户可直接使用时序时空数据库中部分正式上线公有云的时空服务，更多时空服务能力正在内测中，欢迎各位新老用户申请开通抢先体验！时序时空数据库以“开箱即用”的便捷方式，高效支撑物联网时序时空数据的存储和分析，加速AI时代的产业升级。