PostgreSQL 物联网黑科技 - 阅后即焚
在物联网应用场景中,有大量的传感器,会产生非常大量的消息以极高的并发进入数据库。
这些数据如果直接进入面向OLAP场景设计的数据仓库,数据实时入库会成为瓶颈,并且OLAP系统很难接受非常高并发的请求。
面对这样的应用场景,这些既要又要还要怎么满足呢?
.1. 既要实时入库,
.2. 又要实时分析,
.3. 还要历史留档,应对随时变化的分析需求。
实时入库比较容易满足,我前些天写过一篇 "PostgreSQL 如何潇洒的处理每天上百TB的数据增量"
https://yq.aliyun.com/articles/8528
实时分析也比较好满足,我前些天写过一篇 "PostgreSQL "物联网"应用 - 1 实时流式数据处理案例(万亿每天)"
https://yq.aliyun.com/articles/
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一个简单算法可以帮助物联网,金融 用户 节约98%的数据存储成本 (PostgreSQL,Greenplum帮你做到)
PostgreSQL简直是工业界和学术界的完美结合,怎么说呢? 下面娓娓道来。 前段时间为大家分享了物联网行业分析以及PostgreSQL 为物联网场景量身定制的特性介绍。 https://yq.aliyun.com/articles/18034https://yq.aliyun.com/edu/lesson/67今天再给大家分享一枚重磅炸弹,PostgreSQL 帮助物联网用户 降低98%的存储成本。这是个什么概念呢? 举个例子,你原来要花100万买存储才能存下的数据,现在只需要花2万就能搞定。 下面我会给大家介绍一下是如何做到的。 在物联网和金融行业中,存在庞大的数据体量,以一个城市的电子眼为例,一个月存储的车牌信息就可能几百亿,一年可能达到几千亿甚至上万亿。这仅仅是物联网中某一项单一应用的数
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PostgreSQL 物联网黑科技 - 瘦身500倍的索引(范围索引)
在数据库中用得最多的当属btree索引,除了BTREE,一般的数据库可能还支持hash, bitmap索引。 但是这些索引到了物联网,会显得太重,对性能的损耗太大。 为什么呢? 物联网有大量的数据产生和入库,入库基本都是流式的。在使用这些数据时,基本是FIFO,或者范围查询的批量数据使用风格。 btree索引太重,因为索引需要存储每条记录的索引字段的值和寻址,使得索引非常庞大。 另一方面,物联网的大量范围查询和批量处理用法决定了它不需要这么重的索引。 例子: 如下所示,btree索引的空间占比是非常大的。 postgres=# \dt+ tab List of relations Schema | Name | Type | Owner | Size |
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