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PostgreSQL IoT,车联网 - 实时轨迹、行程实践 2 - (含index only scan类聚簇表效果)

标签 PostgreSQL , 实时轨迹 , IoT , 车联网 , GIS , 离散IO , 顺序IO , IO放大 , 聚合 , PGLZ压缩解压缩 , IN OUT函数消耗 背景 车联网场景,一个行程由若干个点组成,业务需要按行程查询,按。 但是问题来了: 一个行程包含多个点,那么一次查询意味着需要查询并返回多个点(多条记录)。 由于有多个设备(例如汽车),大概率可能同时活跃,同时上传点,因此以堆表存储的话,一个行程中的多条记录,实际上在数据库的表里面,存储在多个BLOCK里面。 如上分析,性能问题:IO放大。 如何优化? 1、行程记录,按行聚集存储。 类似cluster操作。 2、行程记录,合并到单条,聚集存储。 类似将一个行程多条记录聚合。 例子 下面分别测试几种优化方法带来的性能优化效果。 1、cluster 2、array 聚合带压缩 3、array

AIoT 生态:寻找场景

最近刚读完何帆老师刚刚出版的《变量》一书,在上一节保险渠道的两极之路:长险2B化,短险2C化 | 保险新渠道(一)中,为了说清楚保险业不会一直处于依靠代理人销售信息不对称发财,引入了快慢变量的思路。何帆老师的这本书也是在论述快慢变量,非常值得一读,其中有一个案例很值得思考,可以借鉴来讨论我们关于IoT场景寻找的问题。 1、AIoT生态当前面临的问题 几乎人人都认为,AIoT就是未来五年甚至十年、二十年最大的趋势,通过长线思考和终局思维,AIoT生态是未来十年后商业竞争的终局,但除了智能手机这个应用最为广泛的IoT设备以外,几乎所有企业都没能找到一个真正有效的可落地的场景,来支撑AIoT生态的演化。国内最被看好的AIoT公司小米,最大的应用场景也依然是智能手机和手机中的一个个App...这就是趋势来临时,几乎所有人都面临的问题:场景!到底合适的场景在哪!??? 那么,如果你是一家立志AIoT生态的创业者,除了智能手机,你应该选择什么样的场景切入? 2、寻找场景的难题 我们在AIoT生态中寻找一个细分类别来具体论述,例如的机器人领域。之所以选择机器人领域作为AIoT生态建设的切入领域,是因...

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