我们是一家为运输和物流公司提供服务的IoT公司。作为基础设施服务提供商,我们为客户提供GPS跟踪设备。
虽然全球定位系统的跟踪数据格式非常简洁(gpsId、经度、纬度、速度、方向、reportTime等),但数据量很大。每个设备每10秒报告GPS跟踪信息,我们有100 k设备,因此每天生成60*60*24*100000/10 = 864M行新数据。
使用某一车辆的全球定位系统跟踪装置收集的数据,客户可以在给定的时间内检查这辆车的痕迹(例如,最后10天,将需要60*60*24*10/10 = 86.4K行数据)。
目前,我们使用MySQL作为存储介质,并利用它的切分和表分区(基于gpsId)。但是,由于数据很大,而且查询非常频繁,所以我想知道我们是否可以使用NoSQL存储来更好地适应这种情况?
历史数据对数据分析也很有用。
非常感谢。
发布于 2015-06-26 22:28:06
听起来你想要一个时间序列数据库。这些是为按时间索引的大型数字数组而优化的数据库。维基百科列出了时间序列的几个开放源码和专有数据库,包括建立在Cassandra之上的几个数据库。
https://stackoverflow.com/questions/26607875
复制相似问题