物聯網(IOT) 資料庫需求和當前技術解析，iot當前
物聯網是當前最具發展潛力的技術潮流，到2020年全球將有200億—2000億物聯網裝置（Gartner 預測260億，ABI預測300億，Oracle 預測500億，Intel 預測2000億）。 管理眾多的連網裝置產生的（動態）資料，相比管理傳統檔案（靜態）資料要複雜很多 —— 最重要的痛點是“資料量”大幅提升和“處理即時性”要求顯著加強。
- 資料量：資料量提升包含資料總量和資料產生速度兩個方面。物聯網應用系統演化過程中，感應器數量不斷增多；資料採樣頻率不斷提升；資料積累時間也越來越久，因此產生的資料量非常大（動即十億、百億、千億儲存規模），而且資料產生速度也非常快（動即每秒十萬、百萬紀錄）。
- 即時性：感應器時序資料很多時候用於異常預警、趨勢預測等目的，要求能根據資料立刻做出反應。因此資料必須能即時查詢、即時分析。
資料量變和即時性要求提升的大前提下，面向於IOT的資料庫樸素需求細化：
讀寫特性
- 寫操作多於讀操作，但讀寫都要求高速
- 追加為主，但應允許少量更新操作
- 順序追加為主，但應允許亂序入庫
- 可按時間段刪除記錄，但應允許刪除給定紀錄
- 支援（最佳化）給定時間段查詢，允許給定欄位的精確、模糊、首碼等查詢；
- 讀寫並發要求較高，尤其讀並發
- 海量儲存支援（T－P層級）
即時性
- 資料入庫即可用（ingest realtime），即任意資料入（input）庫後就可立即被第三方應用使用。
- 資料Adhoc 查詢／分析
檢索和分析特性
- 支援過濾投影
- 支援彙總分析
- 支援關聯分析（Join 分析）
- 支援資料採礦
高可擴充性 : 可按需線上水平擴充高可用性 : 7*24小時線上 當前IOT資料庫的備選技術手段的優勢和不足
- 關聯式資料庫： 具備複雜檢索能力，但受限於資料存放區規模和錄入速度不足
- NOSQL 資料庫 ：具備可擴充性和高效能，但受限於檢索和分析能力不足
- HADOOP ：具備資料分析能力和可擴充性，但受限於資料處理即時性不足
