在车联网领域，目前并没有官方统一的专业车联网时序数据库排名。因为不同的数据库在功能、性能、适用场景等方面各有优劣，排名会受到多种因素的影响，以下为你简要分析一些车联网中常用的时序数据库特点：
InfluxDB
这是一款广为人知的开源时序数据库，具有较高的灵活性和易用性，支持 SQL 类似的查询语言，方便用户快速上手。在数据写入和查询方面有一定的性能表现，社区活跃度高，用户可以获取丰富的技术文档和社区支持。不过，随着数据量的不断增大，其在大规模数据存储和处理上可能面临成本较高的问题。
TimescaleDB
它是基于 PostgreSQL 扩展而来的时序数据库，继承了 PostgreSQL 的强大功能和稳定性。TimescaleDB 支持标准 SQL，对于熟悉 PostgreSQL 的开发者来说容易集成和使用。它在处理复杂查询和事务方面表现较好，但在高并发写入场景下性能可能会有所下降。
TDengine
TDengine 是一款专为物联网、车联网等场景设计的时序数据库。它具有超高的写入和查询性能，测试显示，其写入性能比其他传统数据库提升 10 倍以上，查询性能也有显著优势。而且，TDengine 采用多引擎适配与创新算法，能高效处理海量时序数据。它还具备自动分片、数据压缩等功能，可有效降低存储成本。此外，TDengine 提供简单易用的 SQL 接口，便于开发者快速集成。
由于车联网的业务场景各不相同，如果车联网业务对数据库的写入性能、存储成本有较高要求，那么 TDengine 可能是比较合适的选择；如果更注重与 PostgreSQL 生态的集成以及复杂查询和事务处理，TimescaleDB 会是不错的考虑；而对于追求灵活易用且有活跃社区支持的用户，InfluxDB 也值得关注。总之，选择合适的车联网时序数据库需要根据具体的业务需求、性能要求和预算等来综合考量。