实时数据库过时了吗?

文章探讨了实时数据库在IT界关注度低的原因,包括其与SCADA绑定、封闭体系、高门槛以及高昂的价格。尽管物联网发展对时序数据库构成挑战,但作者认为实时数据库在稳定性、性能和部署效率等方面仍有优势。建议数据库厂商适应市场变化,降低成本和授权策略,以适应物联网的需求。

    近几年各种类型数据库层出不穷,时序数据库、图数据库、向量数据库... 但是很少听到大家讨论实时数据库(工业生产上使用的)。和新潮的数据库相比,了解实时数据库的人确实少很多,个人认为主要有以下原因:

  • 目前在IT界还是互联网从业者占多数,而且牢牢把控着话语权。实时数据库用于工业生产,所以自然关注度不高。
  • 实时数据库通常与SCADA强绑定,而且实时数据库厂商提供了一整套 数据采集、组态软件。现场实施时只要把这些软件配置好就可以了。故而,很多实施工程师,甚至是 电气工程师在使用实时数据库;而不是开发人员在使用。
  • 实时数据库产品基本上都自成体系,而且相对来讲比较封闭。
  • 很多实时数据库的安装包都不公布在网络上,而且实时数据库有相对独特的数据模型,非工控行业的程序员缺少学习资料很难上手。
  • 实时数据库一般都是使用API进行交互,一个完整的实时数据库通常包含两三百个API。使用门槛比较高。
  • 实时数据库的价格比较贵,通常按接入的标签点(也称变量)来计算,每个标签点几元甚至几十元人民币。

    这些原因导致了解实时数据库的人不多,而且很多实时数据库厂商并不是在卖实时数据库产品,而是在卖SCADA,实时数据库只是SCADA系统中的一个重要组件。

    但随着物联网的发展,时序数据库横空出世在数据采集频率较低的场景已经完全可以取代实时数据库。

    所以,实时数据库过时了吗?

    个人认为:实时数据库并没有过时,但是实时数据库厂商要走出舒适圈了,以前躺着赚钱的日子不在有了。

    至少我认为目前来讲实时数据库还有以下优势:

  • 产品稳定,一般实时数据库都会在现场长时间运行。
  • 性能高,至少在目前来看针对相对高频(秒级或毫秒级)的传感器数据处理还没有一款时序数据库的性能超过实时数据库的。
  • 部署实施周期短,通常实时数据库都已经自成体系,可以直接去现场实施 或 直接构建物联网平台。节省时序数据库进行项目前期的规划、开发的时间和费用。节省迭代成本。
  • 有损压缩,能够以更少的存储空间尽量还原数据的变化趋势。
  • 行业属性强。

    总的来讲,在物联网领域从技术上来讲实时数据库有一定的优势(能节省时间和成本),但是目前来讲实时数据库的价格是物联网行业接受不了(大家更喜欢开源、免费的数据库)。所以,实时数据库厂商应该行动起来,降低成本、调整授权策略,加大技术宣传。

    没有最好的数据库,只有最合适的数据库。希望大家在做项目的时候都能选择到最适合的数据库。

Apace实时历史数据库ApaceRDB是长沙软动信息科技有限公司自主研发的一套基于分布式事务型的通用实时数据库系统,它可以应用于现代工业企业,包括电力、石油、矿山、化工、钢铁、电信、航空等领域,为这些行业的SIS监控系统、仿真系统等提供数据保障。 Apace实时历史数据库Apace提供对实时时序数据的压缩、计算、存储、告警、分发、查询、统计功能,同时,为上层业务系统开发提供了丰富的应用接口,包括组态设计器以及Excel扩展报表插件。 Apace实时历史数据库系统引入了多种创新的技术和理念,各方面的指标在同类软件中都名列前茅。在实时数据采集方面,Apace可以在一台普通服务器上稳定的承载百万点的数据同步更新;在历史数据处理方面,在对多种压缩算法进行研究改进后,创造了Apace独有的魔方无损压缩算法,1万点1年的历史数据仅需5.8GB的空间。同时,Apace独创的索引技术,可以实现检索的时间无关性,即可以从几十、上百年的历史数据中高效的检索任一时间点的数据;在告警服务里,Apace首度提出了趋势拟合和波动拟合告警,这项技术让Apace的告警能力得到了质的飞跃,可实现更为复杂的告警规则;在计算服务方面,计算规则可以采用C#、VB.NET或JScript语言进行编写,支持程序集动态引用技术,算法设计者可以使用自定义的第三方程序集(如VC动态链接库),强化了计算服务的计算能力。 Apace实时历史数据库Apace组态图设计器,可以轻松的设计出仿真式组态图、趋势图、报表等各种所需的组态图,Apace已经为用户提供了20多种基础元件,除了这些基础元件以外,用户还可以根据行业的需要来自定义新的元件;组态图支持客户端脚本编码,可对图中各个元件进行编码控制。在设计过程中,可以随时对组态图进行预览,以查看实际效果,设计完成后通过内置的发布功能,可随时发布到指定的服务器上以供使用。
<think>好的,我现在需要处理用户关于Text2SQL中缓存数据数据库实时性矛盾的问题。首先,用户提到了之前提到的场景二,即先删缓存再更新数据库可能导致的数据不一致问题。结合之前的引用,用户可能希望了解在Text2SQL系统中如何解决这类问题。我需要先回顾一下之前的回答,用户之前的问题是关于Text2SQL为什么使用缓存,现在的问题是如何解决缓存和实时性的矛盾。用户提供的引用[1]提到了缓存删除和数据库更新的不一致问题,这可能是一个关键点。因此,我需要将这个问题Text2SQL的具体情况结合起来。接下来,我需要考虑Text2SQL系统的特点。这类系统通常会将自然语言转换为SQL查询,然后执行。缓存可能用于存储频繁查询的结果,但数据库实时更新可能导致缓存数据过时。解决方案可能包括缓存失效策略、双删策略、版本控制等。用户提供的引用中有提到分区分片、索引优化、执行计划分析等,这些可能也是相关的。例如,分区分片可以帮助优化数据库性能,减少缓存压力;索引优化可以提高查询速度,从而减少对缓存的依赖。但用户的问题重点是缓存和实时性的矛盾,所以需要围绕这一点展开。我需要确保回答的结构清晰,分点列出解决方案。每个解决方案需要结合技术细节,如双删策略的具体步骤,版本控制的实现方式,延迟双删的时间设置依据等。同时,要引用用户提供的引用[1]、[3]、[5]等,因为这些可能问题相关。另外,用户要求使用数学表达式和LaTeX格式,例如在提到延迟时间公式时,需要用$$包裹。例如,延迟时间的计算可能需要根据系统负载动态调整,公式如$\Deltat=f(QPS,\tau)$,其中QPS是查询频率,τ是平均事务时间。还要生成相关问题,这些问题需要围绕解决方案的各个方面,比如如何动态调整延迟时间,版本控制的具体实现,如何监控数据同步状态等。最后,需要确保回答真实可靠,引用用户提供的引用,并正确标注引用标识。例如,在提到双删策略时,引用[1]中的场景二作为例子,说明该策略如何解决该问题。</think>### Text2SQL中缓存数据库实时性矛盾的解决方案 在Text2SQL系统中,为解决缓存数据数据库实时性之间的矛盾,需结合**缓存失效策略**、**数据同步机制**和**事务控制技术**,具体实现方案如下: --- #### 1. **延迟双删策略(Delayed Double Delete)** 当数据库发生更新时,采用两阶段删除缓存: - **阶段一**:事务提交前删除缓存标记$D_{cache}=hash(SQL_{update})$[^1] - **阶段二**:事务提交后延迟$\Delta t$时间再删一次缓存,$\Delta t$根据数据库主从同步延迟计算: $$ \Delta t = \max(\tau_{replication}, \frac{1}{QPS}) \times 2 $$ 该策略可有效避免图1所示的"老数据回写"问题[^1] ```sql -- 事务示例 BEGIN TRANSACTION; DELETE FROM cache WHERE key='sales_data'; -- 阶段一删除 UPDATE sales SET amount=... WHERE...; -- 更新数据库 COMMIT; EXECUTE DELAYED_DELETE('sales_data', 200ms); -- 阶段二延迟删除 ``` --- #### 2. **版本化缓存(Versioned Cache)** 为每个缓存条目添加数据版本号$v_{cache}=f(timestamp, shard\_id)$: - 数据库更新时生成新版本$v_{new}=v_{old}+1$ - Text2SQL引擎执行查询时,优先比较版本号: $$ \text{if } v_{cache} \geq v_{db} \Rightarrow \text{直接返回缓存} $$ 通过版本号比对实现强一致性,适用于金融交易系统[^2] --- #### 3. **增量订阅同步(Change Data Capture)** 利用数据库binlog实现实时数据同步: ```mermaid graph LR DB[主库] -->|binlog流| Kafka --> SparkStreaming -->|更新缓存| Redis ``` - 通过解析DDL/DML语句自动更新缓存,延迟控制在$<50ms$[^3] - 结合WHERE条件订阅,仅同步关联数据分区(如`PARTITION BY date`)[^4] --- #### 4. **动态缓存过期策略** 基于查询特征自动调整TTL: $$ TTL = \begin{cases} k \cdot \frac{1}{W_{query}} & \text{读多写少类查询} \\ \varepsilon & \text{高频更新类查询}(\varepsilon \rightarrow 0) \end{cases} $$ 其中$W_{query}$为查询权重,通过执行计划分析器从`sys.dm_exec_query_stats`动态获取[^5] --- #### 5. **语义感知缓存穿透控制** 对缓存未命中的查询,采用熔断机制: - 设置并发阈值$C_{max}= \lfloor \frac{D_{conn}}{N_{shard}} \rfloor$ - 当穿透请求超过阈值时,启用降级策略: $$ \text{返回} \begin{cases} \text{本地快照数据} & \text{决策类查询} \\ \text{异步队列处理} & \text{事务类查询} \end{cases} $$ --- ### 典型解决方案对比 | 方案 | 一致性级别 | 延迟 | 适用场景 | |--------------------|------------|--------|------------------| | 延迟双删 | 最终一致 | 100-500ms | 电商订单系统 | | 版本化缓存 | 强一致 | <10ms | 金融交易系统 | | CDC同步 | 准实时 | 50-100ms | 物流跟踪系统 | | 动态TTL | 弱一致 | 可配置 | 内容推荐系统 | ---
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