物联网数据库如何设计？物联网数据库如何设计？iot数据库和传统数据库有什么区别？数据库和传统数据库有什么区别？
简介
而且“增删改查”是传统数据库的最基本任务，在执行上述任务的过程中对于准确性的要求是第一位的。时序数据库的数据存储
设计在典型的物联网场景中，往往有许多各类不同的终端设备，布署在不同的位置，去采集各种数据，比如某一生产区有5万
个终端，每个终端每10秒发送一次数据。当程序挂掉重启时，可以从 WAL 文件中重新恢复内存中的 Cache。Compactor:一
般就是压缩转存的模块，当Cache到达阈值后使用Compactor将其转录到TSM File中。
随着移动端发展走向饱和，现在整个IT行业都期待着“万物互联”的物联网时代所带来的流量红利，前期笔者也曾经撰文介绍国
产物联网操作系统的情况，我们可以看到BAT等巨头们的逻辑是要让其它公司免费使用其OS上车控制住入口，引导使用物联
网行业新秀接入其loT云平台，创业成者直接收购，无缝整合进入自身体系；失败者任其自生自灭，从而让巨头自身完全立于
不败之地。
一般物联网的信息传递流程如下，先由终端接入层完成数据的采集，再插入数据库，然后再进行展示及后续的大数据分析。
在终端入口层我们可以看到国内厂商相继发布并开源了鸿蒙LiteOS、Tencent Tiny OS、Ali Things 3.0，展示分析及大数据层
各巨头不缺少相应强大手段，不过在承上启下的物联网数据层还是巨头们的留白，所以目前还没有哪家巨头能够完全控制整个
物联网的信息链条，物联网数据库将会迎来一波巨大的发展机遇。
天下武功唯快不破，传统数据库没有物联网的速度基因
BAT们并不是没有杀手组级的数据库产品，比如前几天阿里的OceanBase就以很好的成绩在TPC-C测试中夺冠，笔者也曾经
撰文介绍过OceanBase的相应情况，不过传统数据库其底层逻辑是不能错，比如在“双十一”秒杀时,在并发请求超限的极端情
况下，数据库可以放弃处理某些请求,但是已经处理的请求是绝不能允许出错的。
而且“增删改查”是传统数据库的最基本任务，在执行上述任务的过程中对于准确性的要求是第一位的。
而物联网时代产生的数据量比互联时代时代大了一个数量级，但是其数据的价值密度，也相对较低，loT终端往往都是一些传
感器，其自身单点设备可靠性有限，一般都是靠多点这冗余相互验证来保证整体稳定性的，但如果数据不能及时采集就会丢
失，因此物联网时对于数据库的要求聚焦于速度与效率，这正是时序数据库所擅长的。
如果用汽车类比，传统数据库的最高目标是做类似迈巴赫、宾利这样的顶级家用轿车以安全优先；而物联网则要做类似于法拉
利这样为速度而生的跑车。
时序数据库的数据存储设计
在典型的物联网场景中，往往有许多各类不同的终端设备，布署在不同的位置，去采集各种数据，比如某一生产区有5万个终
端，每个终端每10秒发送一次数据。那么每年会产生1600亿个数据点。
而这些数据都是顺序产生的，并且每次监测产生数据的格式全部是一致的、结构化的，并且没有删除和修改的需求，所以时序
数据库一般使用LSM Tree模型，从而将随机写转化为顺利写，以提升效率。典型的LSM模型如下：
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