物联网时代的数据库如何选型？

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。

物联网产生大数据,大数据助力物联网
大数据时代已经来临。传感器、RFID等的大量应用,电脑、摄像机等设备和智能手机、平板电脑、可穿戴设备等移动终端的迅速普及,促使全球数字信息总量的急剧增长。物联网是大数据的重要来源,随着物联网在各行各业的推广应用,每秒钟物联网上都会产生海量数据。

数据是资源、财富。大数据分析已成为商业的关键元素,基于数据的分析、监控、信息服务日趋普遍。在各行各业中,数据驱动的企业越来越多,他们须实时吸收数据并对之进行分析,形成正确的判断和决策。大数据正成为IT行业全新的制高点,而基于应用和服务的物联网将推动大数据的更广泛运用。
由于物联网数据具有非结构化、碎片化、时空域等特性,需要新型的数据存储和处理技术。而大数据技术可支持物联网上海量数据的更深应用。物联网帮助收集来自感知层、传输层、平台层、应用层的众多数据,然后将这些海量数据传送到云计算平台进行分析加工。物联网产生的大数据处理过程可以归结为数据采集、数据存储和数据分析三个基本步骤。数据采集和存储是基本功能,而大数据时代真正的价值蕴含在数据分析中。物联网数据分析的挑战还在于将新的物联网数据和已有的数据库整合。
物联网上的大数据应用空间广阔,大数据和物联网结合充满无限可能。随着物联网、互联网、移动互联网、智能终端、大屏显示系统、云计算平台等的联合应用,物联网上的大数据可帮助人们建立智能监控模型、智能分析模型、智能决策模型等应用,深刻改变人们的生活。
智慧城市是物联网最大的应用领域,而智慧农业、智能家居、智慧物流、智能安防中的视频信息处理、智慧交通中的交通实时诱导、智慧环保中的环境监测等物联网领域都是大数据应用的“用武之地”。如:在环境监测方面,传感器借助物联网传递信息到互联网平台或移动互联网平台,实时监控环境变化。通过环境监控模型,对收集到的海量环境数据进行分析,发现环境指标变化的异常点,帮助环保部门提前预测某地环境的变化情况,对环境指标偏离正常指标值的,提前发出环境污染预警。而智能制造或“工业互联网”更是未来大数据和物联网美妙结合的经典案例。在行业应用方面,大数据和物联网的结合也会“擦出火花”。如:邮政服务可通过大数据和物联网转型为“邮政物联网”。邮政网络可配备低成本传感器,极大地增强邮政运营商收集有价值数据的能力。这个庞大的新数据来源可帮助邮政运营商提升运营能力,改善客户服务,创造新产品和服务,并为更有效率的决策提供支持。
物联网的价值在于其数据。物联网带来了突破性的技术进步,但管理大数据的问题也变得更加突出,需相关信息通信技术鼎力支撑。如:数据产生、捕捉、传递和分析,需快捷、稳定、可靠的广域网络,3G、4G、WiFi等无线通信技术应不断优化,以支持物联网及各传感器节点感知信息能力、传输能力、信息处理和存储能力等的全面提升。
物联网产生大数据,大数据助力物联网。由物联网引发的大数据潮流还将助推云计算等信息通信新技术的融合发展。

物联网中如何使用大数据
在瞬息万变的世界中，组织很难赶上不断涌现的新概念。但人们需要区分哪些技术和概念是有用的，哪些只是一种炒作。在数据分析领域，正是大数据引发了这个时代的质疑。而如今，当这个概念日益清晰时，一个新的应用浪潮即将到来：人们需要了解在物联网中如何使用大数据。

关于什么是大数据及其可带来的价值的热烈讨论已经开始消退。然而，当专家们开始大量使用大数据和物联网的技术组合时，人们又再一次试图定义物联网与大数据连接的方式。
物联网与大数据的接触点
简而言之，物联网是连接到互联网的设备网络。这些设备具有内置的传感器，可以生成数据并对外发送，从而可以相互通信，并与分析系统进行通信。
即使对物联网设备仍然很陌生，这个概念已经在人们的生活中找到了方向。设想一个智能家庭，它可以通过调节供暖和空调系统的运行模式来调节温度，可以开启和关闭照明系统，可以发出有关漏水或气体泄漏或外人入侵的信号。最重要的是，智能家居可以在没有户主参与的情况下做到这一点。
物联网业务的一个典型例子是机器监控，使用安装在不同机器部件上的多个传感器。这些传感器将有关温度、振动、压力、润滑等读数发送给分析系统，分析系统对其进行处理并识别一些隐藏的模式和相关性。如果系统识别出读数与某种故障模式相匹配，则会向维护团队发送即时警报。
以下将回答物联网如何与大数据相交的棘手问题。当一些技术正在炒作时，物联网可能是其中之一。实际上，物联网数据是大数据的类型之一，这使得大数据技术堆栈在所有阶段处理物联网数据都是一个很好的（但不是唯一的）选项。对于数据摄取，企业可以使用Apache Kafka，因为该技术支持数据流。Apache Hadoop生态系统是数据存储和处理历史数据的理想选择，而Apache Spark则非常适合近实时数据处理。
大数据使用案例中的物联网数据规则
而人们开始了解制造商所提供的用例。同时，也可以在其他行业了解物联网数据，了解物联网大数据用例。
医疗保健：在医疗保健领域，配戴移动应用技术的可穿戴传感器设备可以实现远程健康监测。该方法的工作原理如下：传感器监测特定患者的状态（心跳、体温、血压、呼吸率等），并将这些数据实时传送到云端，然后传送到应用程序。分析系统不断搜索所有患者物联网数据中的隐藏趋势，并试图找出可能引发并发症的模式。如果物联网的大数据分析显示某些令人担忧的症状，系统会立即向患者和医生发送警报。
零售：知名零售商亚马逊公司最近推出了一个新概念 - Amazon Go。这是一家没有收银员的商店，顾客不必排队等待购物。要进入商店只用扫描他们的智能手机即可。事实上，在这里采用的是物联网和大数据分析技术：商店里遍布传感器和摄像头，顾客在商店中购物，摄像头能够区分其中的每一个人，并且跟踪他们放入购物车或返回货架的所有产品。重量传感器提供了一个额外的控制点：他们可以认识到特定的产品已经不在货架。当顾客完成购物时，他们选择的所有产品都显示在真实和虚拟的篮子中，顾客可以离开商店，系统将在稍后收费。
毫无疑问，Amazon Go是一个有远见的概念。然而，零售业表现出更多脚踏实地的想法，例如智能物流技术，可以跟踪和优化路线，并识别每位卡车司机的行为模式。零售商还使用信标激活访问者的应用程序，并在访问者进入商店并通过信标时，推出相关产品优惠和促销活动。访客会因此感到满意，因为他们收到参加促销活动提供的个性化优惠。同时，信标对商店员工也有帮助，因为它们可以识别需要高质量服务的具有价值的客户。
银行业：银行业也从物联网中受益。银行正在努力获取客户全方位的视角，并提供无缝的客户体验。虽然这一切始于智能手机的积极参与，但物联网进一步扩展至可穿戴设备。例如，美国银行与FitPay公司合作进一步推动可穿戴支付技术。通过这种合作，持卡人将能够直接从他们的智能手表和其他可穿戴设备付款。银行将能够识别客户的行为和偏好。
语结
尽管围绕物联网进行了更多的炒作，但它只是大数据源其中之一。毫无疑问，这是一个有价值的领域，而且正在不断发展。如果企业已经实施了一些大数据解决方案，也许已经处理物联网数据，如果企业正计划采用大数据方案，希望以上描述的用例可以激发一些伟大的想法。

物联网基础技术：

1、互联网技术，物联网是互联网的延伸和扩展，因此互联网技术是物联网发展的核心技术。

2、信息采集技术，物联网的发展需要信息采集、信息传递和信息处理这三个方面的完全融合，而信息采集是物联网发展的关键基础，物联网要获得发展，必须突破信息采集技术的瓶颈。

3、网络通信技术，剥去物联网的神秘外衣，其实物联网实质上就是在诸多行业和领域已有应用的无线传感网，无线传感网通过节点中内置的不同传感器检出被测环境中的温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分，移动物体的速度和方向等信息，并通过内置的数据处理及通信单元完成相关处理与通信任务。

4、物品编码技术，物品编码是物联网的基石，是物联网信息交换内容的核心和关键字，是物品、设备、地点、属性等的数字化名称。

5、数据库技术，在物联网时代，作为代表物品的标签数量是万亿数量级。如此大量的数据需要通过数据库管理。数据存储在当地数据库中，标签阅读器与当地数据库相连接。

扩展资料

物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理。

整体感知即可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。可靠传输是通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。

智能处理即使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。根据物联网的以上特征，结合信息科学的观点，围绕信息的流动过程，可以归纳出物联网处理信息的功能:

物联网技术涵盖感知层、网络层、平台层和应用层四个部分。

感知层的主要功能就是采集物理世界的数据，其是人类世界跟物理世界进行交流的关键桥梁。比如在智能喝水领域会采用一种流量传感器，只要用户喝水，流量传感器就会立即采集到本次的喝水量是多少，再比如小区的门禁卡，先将用户信息录入中央处理系统，然后用户每次进门的时候直接刷卡就行。（了解更多智慧人脸识别解决方案，欢迎咨询 汉玛智慧）

网络层主要功能就是传输信息，将感知层获得的数据传送至指定目的地。物联网中的“网”字其实包含了2个部分：接入网络、互联网。以前的互联网只是打通了人与人之间的信息交互，但是没有打通人与物或物与物之间的交互，因为物本身不具有联网能力。后来发展出将物连接入网的技术，我们称其为设备接入网，通过这一网络可以将物与互联网打通，实现人与物和物与物之间的信息交互，大大增加了信息互通的边界，更有利于通过大数据、云计算、AI智能等先进技术的应用来增加物理和人类世界的丰富度。

平台层可为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑数据上报至云端，向上提供云端API，服务端通过调用云端API将指令下发至设备端，实现远程控制。物联网平台主要包含设备接入、设备管理、安全管理、消息通信、监控运维以及数据应用等。

应用层是物联网的最终目的，其主要是将设备端收集来的数据进行处理，从而给不同的行业提供智能服务。目前物联网涉及的行业众多，比如电力、物流、环保、农业、工业、城市管理、家居生活等，但本质上采用的物联网服务类型主要包括物流监控、污染监控、智能交通、智能家居、手机钱包、高速公路不停车收费、远程抄表、智能检索等。

1、物联网的定义：

物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。

2、物联网的组成：

物联网大致可以分为以下四个层面，即：感知层、网络层、平台层以及应用层。具体如下：

（1）、感知识别层。

感知层是物联网整体架构的基础，是物理世界和信息世界融合的重要一环。在感知层，我们可以通过传感器感知物体本身以及周围的信息，让物体也具备了“开口说话，发布信息”的能力，比如声音传感器、压力传感器、光强传感器等。感知层负责为物联网采集和获取信息。

（2）、网络构建层。

网络层在整个物联网架构中起到承上启下的作用，它负责向上层传输感知信息和向下层传输命令。网络层把感知层采集而来的信息传输给物联云平台，也负责把物联云平台下达的指令传输给应用层，具有纽带作用。网络层主要是通过物联网、互联网以及移动通信网络等传输海量信息。

（3）、平台管理层。

平台层是物联网整体架构的核心，它主要解决数据如何存储、如何检索、如何使用以及数据安全与隐私保护等问题。平台管理层负责把感知层收集到的信息通过大数据、云计算等技术进行有效地整合和利用，为人们应用到具体领域提供科学有效的指导。

（4）、综合应用层。

物联网最终是要应用到各个行业中去，物体传输的信息在物联云平台处理后，挖掘出来的有价值的信息会被应用到实际生活和工作中，比如智慧物流、智慧医疗、食品安全、智慧园区等。

扩展资料：

物联网的功能主要有以下几点：

1、获取信息的功能。

信息的感知、识别，信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感；信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。

2、传送信息的功能。

传送信息指的是信息发送、传输、接收等环节，最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务，这就是常说的通信过程。

3、处理信息的功能。

处理信息指的是信息的加工过程，利用已有的信息或感知的信息产生新的信息，实际是制定决策的过程。

4、施效信息的功能。

施效信息指的是信息最终发挥效用的过程，有很多的表现形式，比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式，始终使对象处于预先设计的状态。

参考资料来源：百度百科-物联网

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