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SQL使用#xff1a;如果有大量的更新操作#xff0c;一定要使用事务#xff0c;效率高。大数据情况下#xff0c;要对表字段建索引。比nosql好的地方#xff1a;有事务#xff0c;能回滚。
SQL遇到的瓶颈#xff1a;水平扩展
场景#xff1a;不同设备如果有大量的更新操作一定要使用事务效率高。大数据情况下要对表字段建索引。比nosql好的地方有事务能回滚。
SQL遇到的瓶颈水平扩展
场景不同设备水泵流量计不同属性的数据采集统计分析
水泵表泵id组id泵状态选择开关故障状态) 流量计表泵id组id瞬时流量累计流量) 水泵历史数据表泵id泵状态选择开关故障状态 流量计历史数据表泵id瞬时流量累计流量)
数据展示联表查询问题大数据下查询慢 1. 同类型不同品牌的设备有各自的属性就得水平扩充字段 2. 数据量大为减少联表查询的耗时会将同组设备的所有字段入库方案1建字段参数值需跟设置属性值对应做好对照表方案2用json存储哪种方案都得水平扩充受关系型数据库最大字段数字符串最大长度限制
而nosql可以很好的解决水平扩展问题。
nosql不仅可以存key/value文档文件更加容易的分表本地文件lietedb服务器monogdb缓存redis 数据采集入库设计
mysql实时数据
influxdb时序数据库历史设备点位数据
monogdb/litedb分组数据
https://github.com/lidanger/LiteDB.wiki_Translation_zh-cn/wiki InfluxDB的写性能是MongoDB的2.4倍存储效率是MongoDB的20倍查询效率是MongoDB的5.7倍
InfluxDB函数https://blog.csdn.net/yao_wen_yu/article/details/118182220
