行列视：实时数据库与关系数据库的完美融合，解决数据不一致的痛点

在当今数据驱动的时代，企业面临着海量数据的处理和管理挑战。无论是实时数据分析，还是历史数据查询，都需要高效、可靠的数据库技术来支撑。然而，传统的实时数据库和关系数据库各自存在局限性，尤其是在数据一致性和系统整合方面，常常成为企业数字化转型的瓶颈。行列视（Row-Column View）产品的诞生，正是为了解决这一痛点，为企业提供一种全新的数据库融合解决方案。行列视工业数据中台与WPS Office的深度融合，开创性地将Excel级操作体验引入工业场景。这种"零代码+类Excel"的创新模式，使得操作员经过2小时培训即可独立完成数据采集、处理、分析全流程操作，真正实现"让数据流动起来"。

实时数据库与关系数据库的融合：打破数据孤岛

一、核心差异与应用场景对比

实时数据库的核心特性

高吞吐与低延迟：针对时序数据（如传感器数据、设备状态）优化，支持每秒百万级数据点写入，查询响应时间可控制在毫秒级（如InfluxDB、TimescaleDB）。

典型场景：工业设备监控（预测性维护）、车联网（实时轨迹分析）、智慧城市（交通流量动态调整）。

关系数据库的核心优势

事务与数据一致性：通过ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）保障复杂业务逻辑的可靠性，例如银行转账、库存扣减等场景。

复杂查询能力：支持多表关联、嵌套查询和聚合分析，适合生成财务报表、用户行为分析等深度业务洞察（如MySQL、PostgreSQL）。

二、独立运行导致的核心问题

数据孤岛效应

实时数据库存储动态生成的原始数据（如温度、电压），而关系数据库存储结构化业务数据（如订单、用户信息），两者缺乏关联，难以实现跨域分析。

案例：工厂需结合设备实时状态（实时库）与生产计划表（关系库）优化排产，但因数据割裂无法快速响应。

数据一致性与时效性矛盾