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为什么传统的关系型数据库无法胜任工业海量实时数据管理

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i上海数采物联 发表于 2021-9-9 16:57:11 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
在已往20年是基于对人的举动进行管理的信息化建立,数据的特点是结构较复杂,数据天生频度低,需要使用关系型数据库:Oracle、MySQL、DB2、Gbase等。
未来20年是基于对物的运行进行管理的信息化建立,数据的特点是结构较简朴,数据天生频度高,需要使用实时数据库DAQ-IOT,
传统关系型数据库面对海量实时数据的瓶颈:
写入吞吐低:
单机写入吞吐低,很难满足时序数据千万级的写入压力;
存储成本大:
对于时序数据压缩不佳,需占用大量机器资源;
维护成本高:
单机系统,需要在上层人工的分库分表,维护成本高;
查询性能差:
实用于交易处理,海量实时数据的聚合分析性能差。
实时/时序数据库的优势:
数据管理性能高:
实时/时序数据库是管理海量设备实时数据的专业化数据库,并针对实时数据
的特点对写入、存储、查询等流程进行了优化,从而解决实时数据处理难题,
性能可以传统关系数据的1000倍左右
数据存储成本低:
专有的实时数据压缩算法可以比传统的关系型数据库降低80%
工业数据采集找 数采物联DAQ-IOT,提供一对一专业服务。

                               
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精彩评论4

班迪机电 发表于 2021-9-9 21:32:53 | 显示全部楼层
用时序数据库
阿兵1312 发表于 2021-9-9 19:11:15 | 显示全部楼层
为什么传统的关系型数据库无法胜任工业海量实时数据管理
何宁社 发表于 2021-9-10 07:48:21 | 显示全部楼层
具体怎么优化的,没看明白
一切皆模型模型即一切 发表于 2021-9-10 07:28:22 | 显示全部楼层
转发了
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