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物联网数据存储02
非关系型数据库
非关系型数据库
•键值存储数据库
•列存储数据库
•文档型数据库
•图形数据库
非关系型数据库
键值存储数据库
•使用一个哈希表,有一个特定的键值和一个指
针指向特定的数据
•简单,容易部署
•针对部分值更新查询的效率低下
非关系型数据库
列存储数据库
•应对分布式存储的海量数据
•键指向多个列,列由列家族安排
非关系型数据库
文档型数据库
•数据是版本化的文档,半结构化的文档,如
Json;
•和键值存储是类似的,是键值存储的升级版
非关系型数据库
图形数据库
•使用图形模型的数据库
ThinkDB
感知数据库
•面向工业自动化,物联网等领域
•既可以进行关系数据管理,也可以在线存储实
时特性的时序数据
•提供SQL标准接口,也提供实时数据的发布订
阅,历史查询,历史数据分析等服务
•定位于满足企业级应用的数据库
本地文件系统
本地文件系统和分布式文件系统
80%的数据都是非结构化数据
通常是指存储在文件系统中的数据
文件系统包括本地文件系统
分布式文件系统
本地文件系统
物理存储资源直接连接在本地节点上,处理器通过系统总线可
以直接访问
•物联网使用本地文件系统的方案较少,由于:
•功能有限,仅有基本的存储和索引功能,无法很好
的支持大规模数据处理
•不同设备上的本地文件系统难以协同
•通常运行与独立的设备;容易丢失
分布式文件系统
通常使用分布式文件系统存储物联网数据
•建立于本地文件系统之上
•通过网络将若干节点相连
•逻辑上将独立的存储节点聚合为一个整体,统一管理
•提供并发处理;
•解决I/O瓶颈、空间动态扩展等问题
分布式文件系统
优点
•简单配置即可轻松扩展集群
•并发控制,提高效率
•节点失效视为常态,容错性高;
•健全的数据恢复与备份,可靠性高;
•吞吐量大,适合大规模数据应用
•支持大数据处理工具
分布式文件系统
GFS(GoogleFileSystem)
GFS集群由一个主服务器(Master)和大量的块伺服器构成,
并被许多客户(Client)访问。
文件被分为固定大小的块,并分配一个全局唯一的块句柄
(chunk-handle)标识。块伺服器将块做为本地文件存储,
处于可靠性的考虑,一个块被复制到多个块伺服器上,默认
是3个。
主服务器维护数据所有的元数据,如块租约,孤儿块收集,
块迁移等;主服务器通过心跳指令和块伺服器联系,传达指
令,收集信息以及伺服器的状态。
应用程序通过客户端使用文件系统,客户端和主服务器只交
换元数据;数据通信直接和伺服器联系。
分布式文件系统
FastDFS
•类似GoogleFS的开源轻量级分布式文件系
统
•文件存储、同步、访问特别适合以文件为载
体的在线服务(相册)
•系统内有Trackerserver和Storageserver2
个角色
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