SQL (MySQL) vs NoSQL (MongoDB) vs Other (?)对于大量的表

Question

我正在计划一个新的副项目，最终将涉及分析我收集的数据。它主要是具有不同数量组件的时间序列数据(请考虑关系数据库列)。时间序列数据将随覆盖的时间段和测量的频率而变化(因此没有太多的标准化信息可以合并到更少的表中)。没有一个时间序列集会有太多的数据，可能每个序列最多有大约100,000个测量值，平均大约5000个测量值(想一想行)。我预计至少有10,000组不同的时间序列数据(想想表)。

我预计不需要做很多复杂的查询(即使我做了，这个项目也没有时间敏感性，因为它实际上只是批处理风格的分析，所以我可以在从数据库中选择数据后用软件做复杂的事情)，所以我也在考虑像MongoDB这样的NoSQL数据库。

有人能给我一些建议吗? MySQL和MongoDB哪个更好？如果是MySQL，使用哪个存储引擎？如果都不是，你有更好的建议吗？此外，如果表的数量从10,000跳到500,000或更多，这会改变您的答案吗？

Answer 1

我想推荐一种名为SciDB.org的新数据库管理系统。他们声称这不是一个典型的DBMS，因为它更侧重于科学分析处理。它专门针对时间序列数据进行了优化，并且可以进一步优化以在云上运行。

它针对时序数据进行了优化，因为它将数据存储在列中，而不是存储在行中，从而允许在时间维度中进行快速访问。

你应该去看看。

我用它分析了几个月来以每秒2000个样本的速度采样的数据。