我现在需要做一个设备接入的全量数据表，只有更新和插入操作，适合什么数据库

根据您的需求，适合的数据库需要考虑以下因素：

1. 数据量大小：如果数据量较小，可以选择使用轻量级的数据库，如SQLite。如果数据量较大，可以选择使用MySQL、PostgreSQL等关系型数据库，或者NoSQL数据库，如MongoDB、Cassandra等。

2. 数据结构：如果数据结构较简单，可以选择使用KeyValue型数据库，如Redis。如果数据结构较为复杂，可以选择使用关系型数据库，如MySQL、Oracle等。

3. 读写速度：如果需要快速读写数据，可以选择使用In-memory数据库，如Redis、Memcached等。如果需要高吞吐量的数据处理，可以选择使用分布式数据库，如Hadoop、Spark等。

综上所述，对于您的需求，可以考虑使用MySQL或MongoDB等关系型或NoSQL数据库来存储全量数据表。其中，MySQL适合于数据结构相对简单的情况，而MongoDB适合于数据结构较为复杂的情况。

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我现在需要做一个设备接入的全量数据表，要实时更新，且需要做大数据分析，分组聚合以及关联，只有更新和插入操作，适合什么数据库

根据您的需求，需要一个支持实时更新、大数据分析、分组聚合以及关联的数据库。这里推荐使用基于列族存储的分布式数据库 Apache HBase。

HBase 是一个基于 Hadoop 的列族型分布式数据库，它支持实时读写操作，可以存储海量的数据，并且提供了强大的数据分析、分组聚合和关联等功能。HBase 基于 Bigtable 的设计思想，采用分布式存储和计算技术，具有高可靠性、高可扩展性和高性能等特点。

对于您的需求，可以将设备接入的全量数据存储在 HBase 中，并通过 HBase 提供的 MapReduce 和 Spark 等分布式计算框架进行数据分析、分组聚合和关联等操作。同时，HBase 支持实时更新，可以满足您的实时读写需求。

需要注意的是，HBase 适合于结构相对简单的数据，如果您的数据结构比较复杂，可以考虑使用 MongoDB 等文档型数据库。

我现在需要做一个设备接入的全量数据表，字段数量比较多，要实时更新，且需要做大数据分析，分组聚合以及关联，只有更新和插入操作，适合什么数据库

根据您的需求，需要一个支持实时更新、大数据分析、分组聚合以及关联的数据库。由于您的数据表字段数量比较多，且需要实时更新，推荐使用基于文档存储的 NoSQL 数据库 MongoDB。

MongoDB 是一个面向文档的 NoSQL 数据库，支持实时读写操作，可以存储大量的文档数据，并且提供了强大的数据分析、分组聚合和关联等功能。MongoDB 中的文档可以嵌套其他文档或数组，可以存储非结构化、半结构化和结构化数据。由于 MongoDB 采用文档存储，可以很好地解决字段数量比较多的问题，同时具有较好的性能和可扩展性。

对于您的需求，可以将设备接入的全量数据存储在 MongoDB 中，并通过 MongoDB 提供的聚合框架和 MapReduce 等分布式计算框架进行数据分析、分组聚合和关联等操作。同时，MongoDB 支持实时更新，可以满足您的实时读写需求。

需要注意的是，MongoDB 是一个面向文档的数据库，适合存储非结构化、半结构化和结构化数据，但不适合存储关系型数据。如果您需要存储关系型数据，可以考虑使用关系型数据库，如 MySQL 或 PostgreSQL 等。