物联网场景中,我们如何选择时序数据库 ?
2022-11-10新闻
金融市场交易 传感器测量(水冷、高温、地震...) 服务器监控(CPU、内存、磁盘...) 资源消耗(能源、电力...) 人体健康(心率、血氧浓度...) 网络访问
我们假定“普通”数据库是 MySQL、Oracle 之类的 OLTP (Online Transaction Processing) 事务型数据库。
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其次,从写入负载来分析,时序数据库的场景有大量数据的实时写入,而非单行数据的写入与修改。由于时序数据库的写入负载通常很高,如每秒几百万甚至几千万条数据,所以时序数据库的存储引擎往往是基于对大量写入更加友好的 LSM Tree(Log Structured Merge Tree),而非对主键点查询、主键范围查询以及单行修改与更新更友好的 B+ 树。开发高效的时序数据库存储引擎,需要扎实的操作系统、数据库系统、分布式系统、体系结构、数据结构与算法等计算机基础。
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