百t级别实时数据使用什么数据库合适

针对百T级别的实时数据，一些适合的数据库包括：

1 Apache Cassandra：Cassandra是一个开源的分布式NoSQL数据库，可以实现水平扩展，支持百T级别的数据存储和读取，并且具备高可用性和高性能。

2 Apache HBase：HBase是一个分布式的NoSQL数据库，特别适合存储大规模的结构化数据，并且可以提供实时读写 *** 作。它可以与Hadoop生态系统中的其他组件（如Hadoop、Hive和Pig）集成，支持海量数据的处理和分析。

3 MongoDB：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，支持高性能、高可用性和高扩展性，并且可以实现水平扩展。它还具有灵活的数据模型和强大的查询能力，适用于大规模的数据存储和处理。

4 Apache Druid：Druid是一个开源的分布式实时数据存储和查询系统，可以支持百T级别的数据存储和实时查询。它主要用于OLAP（在线分析处理）场景，可以提供快速的数据分析和查询功能。

需要注意的是，选择数据库时需要考虑到数据的类型、数据量、性能要求、数据一致性、容错性等因素，结合具体需求进行选择。

当然可以。

1、采集之后总是要存储的，

2、实时采集通常量比较大

3、采集的数据以后总是要使用的，一般总是要统计分析的

关系数据库就是满足上述条件的非常方便、快速、大容量的工具。

区别：

1、数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。

2、数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。

3、数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。

4、数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。

5、数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。

联系：

数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。

扩展资料：

1、面向主题的：传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数据；数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。

这一点，类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面，白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上，如果它们是一个小贩卖的；而超市里，白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说，市场里的菜（数据）是按照小贩（应用程序）归堆（存储）的，超市里面则是按照菜的类型（同主题）归堆的。

2、与时间相关：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客，一位是最近三个月购买九车，一位是最近一年从未买过，这对于决策者意义是不同的。

3、不可修改：数据仓库中的数据并不是最新的，而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息，并不是很多数据库处理的那种日常事务数据（有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息）。因此，数据仓库中的数据是极少或根本不修改的；当然，向数据仓库添加数据是允许的。

参考资料来源：百度百科-数据仓库

序数据库英文全称为Time Series Database，简称TSDB，是以时间为索引的规律性时间间隔记录的数据库。时序数据库采用特殊数据存储方式，极大提高了时间相关数据的处理能力，相对于关系型数据库它的存储空间减半，查询速度极大的提高。

一、时序数据库是什么

时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。

时间序列数据主要由电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据，这些工业数据的典型特点是：产生频率快（每一个监测点一秒钟内可产生多条数据）、严重依赖于采集时间（每一条数据均要求对应唯一的时间）、测点多信息量大（常规的实时监测系统均有成千上万的监测点，监测点每秒钟都产生数据，每天产生几十GB的数据量）。



二、时序数据库的特点

1、有效处理庞大数据。

2、对重复的部分，Informix TimeSeries只保持一份数据。

3、节省空间50%，有效降低I/O。

4、主键索引更有效。

5、时间序列表头分离的特性不浪费空间。

三、时序数据库和关系型数据库的区别

1、数据压缩情况

关系型数据库将它们的数据按行存储在磁盘上，不同的数据类型彼此相邻，这限制了可以使用什么类型的压缩算法以及可以压缩多少数据。

而时序数据库通常以相同类型的数据点彼此相邻的方式存储数据，这样的话可以使用最佳压缩算法，大大节省了存储成本。

2、数据库架构

关系型数据库底层是定义好模式的，所以对于表本身，不管是修改还是删除某一列，都会影响到数据库的模式，在底层相当于要进行”数据库迁移“。

而时序数据库往往是无模式的，允许快速轻松地添加新字段。

3、可用性和冗余

关系型数据库可以通过集群存储的方式提供高可用性，但它们容易受到网络可用性的影响，如果连接断开，数据收集将停止。

而时序数据库通过收集器的冗余可以确保良好的可用性，时序数据库一般带有存储转发技术，如果发生中断，该技术会在收集器处缓冲数据，当服务器自动重连时，缓冲区最终会同步上传，确保不会丢失数据。

4、数据安全

数据库被黑客和病毒攻击的事件频繁发生，中q的大多数是知名的关系数据库，常见的攻击比如有：SQL注入。

而时序数据库一般不允许通过标准接口插入、更新或删除数据，此外，时序数据库会跟踪所有更改，包括使用访问、配置、安全违规和系统警报。

图数据库是基于图模型的数据库。相比较于关系型数据库，图数据库是真正注重“关系”的数据库。图数据库的功能是传统关系型数据库的一个拓展。简单来说图数据库比起关系型数据库多了许多数据间的联系，这些联系的发现又要基于图数据库里面的图计算来发现和展示，前段时间云栖大会里面提到的GraphScope，就是阿里开发的做图计算图分析的一站式平台。您的采纳是我的动力

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