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。

要手写物联网平台，需要具备相应的编程技能和物联网系统设计的知识。以下是一些步骤和注意事项：
确定系统架构：首先需要明确物联网平台的系统架构，包括设备层、网关层、云平台层等，以及各层之间的通信协议和数据格式。
设计数据存储方案：物联网平台需要存储大量的传感器数据和设备信息，需要设计合适的数据存储方案，包括数据库结构、数据存储方式等。
设计数据通信方案：物联网平台需要与各种设备进行数据通信，需要设计合适的通信协议和数据格式，同时需要考虑数据安全性和加密传输等问题。
编写设备驱动程序：根据设备的类型和通信协议，编写相应的设备驱动程序，实现数据采集和控制等功能。
编写云平台程序：编写云平台程序，实现数据接收、处理、存储、分析和展示等功能。
实现数据分析功能：利用机器学习、人工智能等技术，对物联网平台的数据进行分析和挖掘，提供更加智能化的服务和应用。
需要注意的是，物联网平台开发涉及到多个领域，包括软件开发、网络通信、硬件设计等，需要掌握多种技能和知识。同时，物联网平台开发还需要考虑数据安全和隐私保护等问题，需要严格遵守相关的法律法规和标准规范。

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