物联网时代的数据库如何选型?

物联网时代的数据库如何选型?,第1张

物联网时代,大量的数据从不同的设备传感器产生,单机数据库系统肯定无法存储这么大量的数据,在选择数据库方面,肯定要选择具有分布式能力存储的数据库。

在物联网时代,数据之间还有一个非常重要的特性,那就是数据之间的关联性。不同的数据从相互连接的互联网设备传感器中产生,由于不同的传感器相互连接,协同工作和采集数据,如何将大量具有相互关联的数据保存在数据库,这里我推荐使用图数据库来进行存储。

图数据库相对于其他数据库来说,最大的优势就是查询数据之间的关联性会更加快速,消耗的时间会更短。打个比方,在社交网络中,我们想要查询在用户A的粉丝中,粉丝关注了B的用户。如果使用传统关系型数据库来存储用户的关注关系,在上面的数据统计中,要使用两层Join才能算出结果,而关系型数据库Join *** 作会很慢。使用图型数据库存储数据的话,图中的点为用户,边为用户的关注关系,在查询A的粉丝,同时粉丝也关注B的用户,只需要遍历两层关注关系就能很快查询到结果。

图数据库也属于NoSql数据库的一种,常用的图形数据库有,JanusGraph、Neo4j、Cayley、dgraph。不同的图数据库,底层实现也不尽相同。

JanusGraph是一种分布式图数据库,由Java语言开发,可以使用Hadoop生态存储系统作为数据源,构建出数据大图。是TiTan图数据库的开源版本,支持事务的ACID。

Neo4j是一种单机的图数据库,其优势就是能够快速安装并且使用,便于新同学上手。你的数据量一般不大的话,我推荐使用Neo4j,直接使用Neo4j相关的API就可以将数据模型图构建而出,然后使用Neo4jCypher查询语言,就可以分析数据,Cypher是一种类SQL的语言。

Cayley和Dgraph都是使用Go语言实现的图数据库,Go语言的最大特性就是其编译速度和开发便捷性,Cayley和Dgraph都支持分布式存储,不过都不支持SQL语言查询数据,Dgraph不支持事务,而Cayley支持事务,不过在开源社区,Dgraph比Cayley更加活跃,这里优先建议使用Dgraph作为物联网的存储数据库。

总体来说,在物联网时代,一定要学会使用图数据库,在分析大量数据之间的关联性时,图数据库就能够派上用场,图数据库最大的优势就是分析不同数据之间的关联性。

电梯远程安全预警是一款集成视频监控及短信报警,GPRS无线数据传输功能为一体的高智能安全预警系统,适用于所有的直升电梯,在不改变电梯现有电器线路的情况下,通过光电采集器和磁感应传感器采集数据,能在电视监视器上指示电梯所在楼层数、运行方向、停止、卡层、冲顶、蹲底和电梯名称等,当电梯发生故障时可在第一时间向电梯维护和抢修人员发送含有电梯当前详细信息(电梯所在小区及具体位置,故障名称,电梯所在层及运行方向,电梯内是否有人)的短信报警,并在视频监控墙上进行闪烁报警。
湖南中菱控网电梯物联可以实现数据采集、GPRS无线传输、视频物联网技术、智能分析功能、电子地图管理、远程管理、短信报警等功能。转载自济南智嵌测控技术。


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/dianzi/10234700.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-05-06
下一篇 2023-05-06

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存