Office Data

针对制造业IoT的特殊需求，目前市场上有多种类型的数据库技术被广泛应用：

时间序列数据库（TSDB）：
特点： 专门为处理带有时间戳的数据而优化，具备高效写入、存储压缩和时序查询能力。
典型产品： InfluxDB、TDengine、Prometheus、TimescaleDB（基于PostgreSQL）。
应用： 设备传感器数据存储、生产线性能指标监控、能耗数据分析、环境参数记录。
NoSQL数据库：
特点： 非关系型数据库，灵活的数据模型，高可 波兰消费者手机号码清单 扩展性，适用于海量、高并发、多类型数据的存储。
典型产品：
键值型（Key-Value）： Redis（缓存、实时数据）、Riak。
文档型（Document）： MongoDB（存储设备配置、事件日志）。
列式（Column-Family）： Cassandra、HBase（大数据量、高并发写入）。
图数据库（Graph）： Neo4j（用于设备间关联、故障传播路径分析）。
应用： 设备元数据管理、日志存储、告警信息、产品BOM结构、供应链关系追踪。
关系型数据库（RDBMS）：
特点： 适合存储结构化、具有强一致性要求的数据。
典型产品： MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle。
应用： 核心业务数据、设备注册信息、用户权限、配置管理等，通常用于数据仓库层。
数据湖（Data Lake）：
特点： 存储原始的、未经处理的多源数据，支持结构化、半结构化和非结构化数据。
典型技术： Hadoop HDFS、Amazon S3、Azure Data Lake Storage。
应用： 统一存储所有IoT原始数据，为后续的深度分析和机器学习提供数据基础。