物聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)庫如何選型

物聯(lián)網(wǎng)時代，大量的數(shù)據(jù)從不同的設備傳感器產(chǎn)生，單機數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)肯定無法存儲這么大量的數(shù)據(jù)，在選擇數(shù)據(jù)庫方面，肯定要選擇具有分布式能力存儲的數(shù)據(jù)庫。

在物聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)之間還有一個非常重要的特性，那就是數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性。不同的數(shù)據(jù)從相互連接的互聯(lián)網(wǎng)設備傳感器中產(chǎn)生，由于不同的傳感器相互連接，協(xié)同工作和采集數(shù)據(jù)，如何將大量具有相互關聯(lián)的數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)庫，這里我推薦使用圖數(shù)據(jù)庫來進行存儲。

圖數(shù)據(jù)庫相對于其他數(shù)據(jù)庫來說，最大的優(yōu)勢就是查詢數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性會更加快速，消耗的時間會更短。打個比方，在社交網(wǎng)絡中，我們想要查詢在用戶A的粉絲中，粉絲關注了B的用戶。如果使用傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫來存儲用戶的關注關系，在上面的數(shù)據(jù)統(tǒng)計中，要使用兩層Join才能算出結果，而關系型數(shù)據(jù)庫Join操作會很慢。使用圖型數(shù)據(jù)庫存儲數(shù)據(jù)的話，圖中的點為用戶，邊為用戶的關注關系，在查詢A的粉絲，同時粉絲也關注B的用戶，只需要遍歷兩層關注關系就能很快查詢到結果。

圖數(shù)據(jù)庫也屬于NoSql數(shù)據(jù)庫的一種，常用的圖形數(shù)據(jù)庫有，JanusGraph、Neo4j、Cayley、dgraph。不同的圖數(shù)據(jù)庫，底層實現(xiàn)也不盡相同。

JanusGraph是一種分布式圖數(shù)據(jù)庫，由Java語言開發(fā)，可以使用Hadoop生態(tài)存儲系統(tǒng)作為數(shù)據(jù)源，構建出數(shù)據(jù)大圖。是TiTan圖數(shù)據(jù)庫的開源版本，支持事務的ACID。

Neo4j是一種單機的圖數(shù)據(jù)庫，其優(yōu)勢就是能夠快速安裝并且使用，便于新同學上手。你的數(shù)據(jù)量一般不大的話，我推薦使用Neo4j，直接使用Neo4j相關的API就可以將數(shù)據(jù)模型圖構建而出，然后使用Neo4jCypher查詢語言，就可以分析數(shù)據(jù)，Cypher是一種類SQL的語言。

Cayley和Dgraph都是使用Go語言實現(xiàn)的圖數(shù)據(jù)庫，Go語言的最大特性就是其編譯速度和開發(fā)便捷性，Cayley和Dgraph都支持分布式存儲，不過都不支持SQL語言查詢數(shù)據(jù)，Dgraph不支持事務，而Cayley支持事務，不過在開源社區(qū)，Dgraph比Cayley更加活躍，這里優(yōu)先建議使用Dgraph作為物聯(lián)網(wǎng)的存儲數(shù)據(jù)庫。

總體來說，在物聯(lián)網(wǎng)時代，一定要學會使用圖數(shù)據(jù)庫，在分析大量數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性時，圖數(shù)據(jù)庫就能夠派上用場，圖數(shù)據(jù)庫最大的優(yōu)勢就是分析不同數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性。

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