为什么传统的关系型数据库无法胜任工业海量实时数据管理

在过去20年是基于对人的行为进行管理的信息化建设，数据的特点是结构较复杂，数据生成频度低，需要使用关系型数据库：Oracle、MySQL、DB2、Gbase等。

未来20年是基于对物的运行进行管理的信息化建设，数据的特点是结构较简单，数据生成频度高，需要使用实时数据库DAQ-IOT。

传统关系型数据库面对海量实时数据的瓶颈：

写入吞吐低

单机写入吞吐低，很难满足时序数据千万级的写入压力

存储成本大

对于时序数据压缩不佳，需占用大量机器资源

维护成本高

单机系统，需要在上层人工的分库分表，维护成本高

查询性能差

适用于交易处理，海量实时数据的聚合分析性能差

实时/时序数据库的优势：

数据管理性能高

实时/时序数据库是管理海量设备实时数据的专业化数据库，并针对实时数据

的特点对写入、存储、查询等流程进行了优化，从而解决实时数据处理难题，

性能可以传统关系数据的1000倍左右

数据存储成本低

专有的实时数据压缩算法可以比传统的关系型数据库降低80%

   工业数据采集找数采物联DAQ-IOT，提供一对一专业服务。