物联网(IOT) 数据库需求和当前技术解析

    物联网是当前最具发展潜力的技术潮流，到2020年全球将有200亿—2000亿物联网设备（Gartner 预测260亿，ABI预测300亿，Oracle 预测500亿，Intel 预测2000亿）。 管理众多的联网设备产生的（动态）数据，相比管理传统档案（静态）数据要复杂很多 —— 最重要的难点是“数据量”大幅提升和“处理实时性”要求显著加强。

• 数据量：数据量提升包含数据总量和数据产生速度两个方面。物联网应用系统演化过程中，传感器数量不断增多；数据采样频率不断提升；数据积累时间也越来越久，因此产生的数据量非常大（动即十亿、百亿、千亿存储规模），而且数据产生速度也非常快（动即每秒十万、百万纪录）。
  
• 实时性：传感器时序数据很多时候用于异常预警、趋势预测等目的，要求能根据数据立刻做出反应。因此数据必须能实时查询、实时分析。

数据量变和实时性要求提升的大前提下，面向于IOT的数据库朴素需求细化： 

读写特性 

•      写操作多于读操作，但读写都要求高速
  
•      追加为主，但应允许少量更新操作
  
•      顺序追加为主，但应允许乱序入库
  
•      可按时间段删除记录，但应允许删除给定纪录
  
•      支持（优化）给定时间段查询，允许给定字段的精确、模糊、前缀等查询；
  
•      读写并发要求较高，尤其读并发
  
•      海量存储支持（T－P级别）
  

实时性 

•      数据入库即可用（ingest realtime），即任意数据入（input）库后就可立即被第三方应用使用。 
  
•      数据Adhoc 查询／分析
  

检索和分析特性

•      支持过滤投影
  
•      支持聚合分析
  
•      支持关联分析（Join 分析）
  
•      支持数据挖掘    
  

高可扩展性 : 可按需在线水平扩展

高可用性 : 7*24小时 在线

 

当前IOT数据库的备选技术手段的优势和不足

• 关系数据库： 具备复杂检索能力，但受限于数据存储规模和录入速度不足
  
• NOSQL 数据库 ：具备可扩展性和高性能，但受限于检索和分析能力不足
  
• HADOOP  ：具备数据分析能力和可扩展性，但受限于数据处理实时性不足