云数据库 GEMINIDB-GeminiDB 时序车联网解决方案:方案优势

时间：2024-09-29 14:48:34

云数据库 GEMINIDB 最佳实践

传统HBase：将车辆上报的数千监控指标作为一个字符串写入HBase，应用程序读取某个指标时，需要先读整个字符串，再解析，过程复杂，效率低。

GeminiDB Influx：将车辆上报的数千监控指标直接作为数千列写入GeminiDB，应用直接查询对应指标，无需二次解析，做到真正的实时写入、实时查询。

车辆上报的同一时刻多维度指标数据，由于车端不同部件处理以及网络传输时延差异，无法保证数据一次性、有序上报写入。

传统HBase：应用程序需要借助Spark对HBase的数据进行合并、排序，处理复杂，无法满足实时查询诉求。

GeminiDB Influx：在时序数据写入时，对数据进行自动合并、排序，应用直接访问GeminiDB Influx查询即可返回需要的结果。

传统HBase：一般将历史数据转存到Hudi，应用程序根据指标通过ElasticSearch先找到车辆VIN，再通过VIN去Hudi查对应的指标数据进行分析，涉及多系统，交互复杂，无法支撑海量数据的实时分析。

GeminiDB Influx：支持应用程序直接基于指标的一次性查询分析，一库替代多库，有效支撑业务的实时查询分析诉求。

传统HBase：只能按列族设置压缩算法，且仅支持Gzip，SNAPPY，LZO，LZ4四种压缩算法。

GeminiDB Influx：针对每列的数据类型选用不同的压缩算法，支持Simple8b，Delta，Delta-Of-Delta，RLE，Zigzag, Zstd, Snappy，Bit-packing等多种压缩算法，压缩率是传统HBase的10倍。

针对车辆的海量数据带来的存储高成本，支持用户基于业务场景配置数据的冷热策略，实现数据自动转冷，应用程序“0”改动，有效控制整体成本。

云数据库 GEMINIDB-GeminiDB 时序车联网解决方案:方案优势

意见反馈

0/200

提交成功！非常感谢您的反馈，我们会继续努力做到更好反馈提交失败！请稍后重试！

7*24