实现物联网，你有使用合适的数据库吗？

数据正不断影响关键业务的决策，这使得企业开始重新考虑：他们能从物联网中得到什么。如果你觉得物联网世界的不断增长只是一时的狂热，那你就错了。

         一份关于M2M技术的研究报告表明，到2020年，通过传感器控制、监控以及自动化管理的设备将达到125亿。这些设备包括类似电表仪器、空调以及照明控制板等机器，所有的这些设备将被用于管理智能建筑，改善能源使用以及改善操作性能。利用这些设备生成的数据，并从数据中获得有用信息，会让我们设计出新的商业模型、增加新的收入机会以及提高令人信服、准确的客户体验。

         你注意到嵌入在建筑周围的传感器了吗？他们产生了大量关于室温、湿度以及光照的数据，并通过这些数据来优化系统的能耗以及避免对环境产生影响的失误操作。以零售行业为例，当药房冰箱不能维持适当冷却温度的时候，可能会导致高价值医疗药品的风险。

         如果你有合适的数据模型，那么你将从这种设备连接中获利。当然，这种数据模型在帮助你获得最大的互联网基础设施的同时，也对你提出了挑战。数据模型必须考虑高速传感器数据和其他方面。例如，就算大量传感器只收集一次信息，也会产生大量的时间序列数据，甚至可能是PB数据级的。想要获取和分析这些数据，数据库的读写性能是至关重要的，尤其是高速传感器数据。因此，数据库必须要能够支持高速的读写，并高可用，这样才能在每隔一段时候就能收集一次这些数据。此外，你必须规划随着时间推移，数据的可扩展性，并且还要保持成本效益。

         当考虑为传感器数据选择数据库时，某物联网解决方案提供商早已有选择。该提供商知道能通过互连传感器的实施，来改善建筑物操作效率以及降低能源消耗。它从一开始就明白，由于关系型数据库缺乏数据的可用性和可扩展性，所以关系型数据库必然不是最佳选择。而且经过仔细评估之后，该提供商发现NoSQL是一个不错的选择。这是由于它有极好的读写操作，通过简单增加节点就能扩展的能力。NoSQL使得应用程序能轻松地应对日益增长的传感器数据。

         随着设备的管理变得越来越自动、联系越来越紧密，数据的数量、多样性和速度将继续驱动着一个可扩展、时时可用而且还能够处理这些负载的数据库需求。