哪个后端数据库适合IoT实施

我必须为我的客户提供物联网服务。MQTT，Kafka和Rest Services组件将用于将数据从设备提取到数据库。我需要对后端中的数据进行一些分析。数据大小为135字节/设备和6000设备/秒。我在这里共享了体系结构以了解需求和组件。

我已经研究了数据存储（MongoDB，Postgresql（TimescaleDB），Redis，Neo4j，Cassandra），每个供应商都证明了他们的数据库适合于IoT用例。我对将经过验证的/最可靠/可扩展的数据库用于物联网感到困惑。

什么是最合适的数据库来吸收大量数据并进行分析？

是否有适用于物联网的合适数据库的成熟基准？

请给出您的想法和建议。

您只能使用NoSQL数据库，因为任何SQL数据库都不允许直接在服务器上提供6K TPS，也不能使用任何已经专门从事此类操作的SaaS云服务或平台-例如，通过MQTT / Kafka接收远程信息处理数据，将其拆分并存储给这6000个设备，并提供简单的REST API来访问遥测数据。像flespi或类似的东西。

物联网几乎是时间序列数据。这里有一些TSDB：InfluxDB，OpenTSDB，GridDB等。它们都具有社区/ oss版本，因此您可以查看它是否适合您的需求。InfluxDB是一种流行的，但请注意，群集仅适用于付费版本。OpenTSD是纯OSS，GridDB表示它是面向IoT的，并且比InfluxDB更快。根据您的需求，也许您想寻找一种摄取速度快的食物。

Timescaledb是为时间序列数据集定制的postgres扩展，效果非常好。您将获得通常的关系数据库功能，SQL的使用，可靠性，索引，可伸缩性。

问题很广泛，无法给出准确的答案，但是这些链接可以帮助您：

http://outlyer.com/blog/top10-open-source-time-series-databases/

跟踪基准测试：http：//outlyer.com/blog/time-series-database-benchmarks/

其他比较：https : //gist.github.com/sacreman/00a85cf09251147175241d334aafa798

我设置了一些规则来尝试限制范围，否则此博客将永远不会结束。

仅比较了免费和开放源时间序列数据库及其功能。因此，有人问“您是否尝试过Kdb +和Informix？”的答案是否定的。他们可能很棒。

该列表仅包括将营销材料归类为时间序列的数据库，或者由一家很酷的公司在博客中撰写的数据库，用于它们用于时间序列数据的数据库。

已经完成的工作是阅读官方文档，阅读StackOverflow，浏览Github问题和代码，以及通常将信息一起整理。考虑到这一点，某些事实可能是不正确的。

如果有人发现任何事实上的错误，请告诉我，我将更新博客。

基准测试是基于营销主张和估计。为什么？因为基准测试是一项很大的工作，并且容易出错。您总是会得到“您应该调整此特殊的未记录设置”。列出的数字对大多数数据库都非常有利。它们是过去某个时候在Twitter上发布或声明的数字。如果您认为任何数字有误，请通知我，我将对其进行更新。

除了先前的答案，我还建议您查看 Tarantool，ClickHouse和ScyllaDB。在大多数情况下，这些解决方案已绰绰有余。

除了在某些情况下（尤其是对于嵌入）以外，MDBX（或类似的东西）可能有用。