[@徐雷frank][¥20]每天千万级有一定规则数据量的数据库如何选型
已解决问题场景
- 假如需保存CPU、进程数量、内存值、测点值，2秒保存一次，信号数量约50W
- 实际存储按信号变化存储，既测点值变化才存储
- 估算存储数据约50W条，每一秒需保存一次记录，以便做报表分析
部分数据格式如下
| 信号ID | 信号名称 | 信号值 | 信号发生时间 |
|---|---|---|---|
| 1 | CPU1 | 50 | 2018-11-11 11：11：11 |
| 2 | CPU2 | 45 | 2018-11-11 11：11：11 |
| 3 | CPU3 | 52 | 2018-11-11 11：11：11 |
| 4 | CPU4 | 38 | 2018-11-11 11：11：11 |
| 5 | CPU5 | 22 | 2018-11-11 11：11：11 |
| ... | ... | ... | ... |
问题描述
- 数据库存储该如何选型，选择时序型数据库还是MongoDB
- 数据如何存储，存储是否需要按照范式拆表
- 每天产生约4千万数据，如何保证查询效率
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1.阿里云大学讲师，主讲《微服务Spring Cloud设计与开发实战》《MongoDB高级实战》等课程 2.MongoDB中文社区专家 3.《MongoDB实战》第2版译者 5.吉林大学计算机科学学士、上海交通大学硕士采纳回答1.Mongodb也有时序数据的存储案例，金融、物联网等公司的案例，https://www.mongodb.com/blog/post/schema-design-for-time-series-data-in-mongodb。
2.时序数据库，但是收费，性能针对时序场景 超出MongoDB很多倍https://www.influxdata.com/blog/influxdb-is-27x-faster-vs-mongodb-for-time-series-workloads/，对方的测试数据8千万每天。
3.如果选择MongoDB，免费，根据几大公司的案例，也可以，支持索引，包括海量分片存储。但是花钱可以选择influxdb。专业时序DB2019-07-17 23:14:04赞同 1 展开评论 打赏
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