时序数据库（Time Series Database, TSDB）是一种专为高效处理时序数据而设计的数据库系统。

所谓时序数据，指的是随着时间推移而变化的数据类型，例如温度、湿度、金融市场价格、网络流量等。

随着物联网（IoT）、大数据及实时分析技术的迅速发展，时序数据库已在多个领域展现出其广泛的应用潜力。

时序数据库的结构特点是将数据按时间戳有序存储，这一设计使得查询、聚合和分析操作变得更加迅捷高效。

市面上常见的时序数据库有InfluxDB、Prometheus和TimescaleDB等，这些数据库不仅拥有出色的性能，而且具备高可伸缩性，能够处理大规模的快速数据写入，以满足日益增长的实时分析需求。

因此，时序数据库尤为适合用于监测、仪表盘展示、预警系统等应用场景。

实时数据库则是一种能够提供毫秒级响应的数据库解决方案，其主要特点是快速的数据处理和极短的查询延迟。

这类数据库在金融交易、在线游戏、社交媒体以及电商等高并发应用中发挥着至关重要的作用。

实时数据库通常采用内存计算方法，将热点数据存储于内存中，以减少磁盘I/O，从而提高查询速度和处理效率。

时序数据库与实时数据库可以在许多应用场景中相辅相成。

例如，在智能城市的环境监测中，时序数据库负责存储来自各种传感器的环境数据，如气温、湿度和污染物浓度等。

这些数据会随着时间不断更新，而实时数据库则能即时处理这些信息，确保相关决策能够及时做出。

对于某些需要迅速响应的业务场景，实时数据库可以从时序数据库中提取和处理数据，从而保障系统的高效运作。

时序数据库还具备数据压缩和归档功能，能够显著降低存储成本。