正弦实时数据库的应用(1)-数字孪生

        前面说过实时数据库比较合适应用在数字孪生系统上，本篇就来对比一下数字孪生系统各种数据存储的应用方案的优缺点，几种典型的数据存储方式如下所示：

• 方案一：Redis+MySQL/MongoDB
• 方案二：MongoDB
• 方案三：时序数据库
• 方案四：实时数据库

        这里我们隐去了整个架构上相似的部分，比如：数据接入，数据展示等，仅用来对比各种数据存储方案的优缺点。

方案一：Redis+MySQL/MongoDB

这个方案比较典型，采集到的设备数据先写入Redis，需要写程序在合适的时机（定时存储或变化存储）将数据写入MySQL/MongoDB。由于并非将所有数据都存储导致历史数据查询较复杂。

• 数据更新频率：高（毫秒级，可以只更新Redis中的数据）
• 数据存储空间：中等
• 系统复杂度：高，需要场景定制开发（数据存储机制、历史数据查询等）

方案二：MongoDB

这种方案比较简单，采集到的设备数据直接写入MongoDB，系统复杂度较低，但是MongoDB支持的数据量有限导致数据更新频率较低。

• 数据更新频率：低（5秒/10秒 以上）
• 数据存储空间：高
• 系统复杂度：中，不需要场景定制开发

方案三：时序数据库

这种方案也比较简单，但是时序数据库普遍比MongoDB支持的数据量更大，所以数据更新频率更高。系统也不需要针对场景进行定制开发，系统复杂度中等。

• 数据更新频率：中（1秒级）
• 数据存储空间：中（一般时序数据库都有无损压缩，能降低数据存储空间）
• 系统复杂度：中，不需要场景定制开发。

方案四：实时数据库

这种方案也比较简单，但是实时数据库普遍支持有损压缩+无损压缩，系统能支持更高的更新频率并将极大压缩数据存储空间。系统同样不需要针对场景进行定制开发，系统复杂度中等。

• 数据更新频率：高（毫秒级）
• 数据存储空间：低（有损压缩+无损压缩）
• 系统复杂度：中，不需要场景定制开发。