【非关系型数据库】【IOT设备】InfluxDB、TimescaleDB、Cassandra和MongoDB

关系型数据库在处理IoT设备数据瓶颈

问题	原理	具体问题描述
固定的模式和结构	预定义的数据模式要求	IoT设备可能产生结构多变的数据，频繁调整数据库模式以适应这些变化是不切实际的。
扩展性限制	设计初衷是单服务器，水平扩展复杂	需要应对大量设备数据的快速扩展，关系型数据库的水平扩展可能面临性能瓶颈和一致性问题。
高并发写入性能	严格的事务ACID属性	在处理成千上万的并发写入时可能无法提供足够的写入吞吐量，导致性能下降。
成本和复杂性	大型系统维护涉及多方面的复杂性	IoT数据的持续增长可能导致存储成本迅速上升，维护复杂的数据库系统可能需要专业团队。
查询效率	复杂查询优化但简单查询可能不足	IoT数据常需要基于时间进行快速查询，关系型数据库可能因不适合的数据索引和查询优化而效率不高。
数据冗余和更新开销	数据一致性要求高	RDBMS为了保证数据的一致性，往往设计有复杂的数据冗余机制，这在IoT场景下可能导致不必要的数据更新开销。
响应时间	数据库锁和事务冲突	在高并发的环境下，关系型数据库的锁机制可能导致响应时间增加，影响系统的实时性能。
数据分析和处理	非针对时间序列优化	虽然可以处理时间序列数据，但关系型数据库在存储和查询时间序列数据时没有专门为此优化的数据库（如InfluxDB）高效。

特性对比

特性/数据库	InfluxDB	TimescaleDB	Cassandra	MongoDB
类型	时间序列数据库	时间序列数据库扩展（基于PostgreSQL）	分布式NoSQL数据库	文档型NoSQL数据库
主要优势	高性能写入和查询时间序列数据	结合关系数据库的优势和时间序列数据处理	高可用性、可扩展性、分布式设计	灵活的文档模型，强大的索引和查询能力
数据模型	优化时间序列数据	表格模型，增加时间序列优化	键值模型，列族存储	文档模型
查询语言	InfluxQL、Flux	SQL（扩展PostgreSQL）	CQL（类SQL语言）	MQL（MongoDB