物聯網時代的數據庫如何選型

物聯網時代，大量的數據從不同的設備傳感器產生，單機數據庫系統肯定無法存儲這么大量的數據，在選擇數據庫方面，肯定要選擇具有分布式能力存儲的數據庫。

在物聯網時代，數據之間還有一個非常重要的特性，那就是數據之間的關聯性。不同的數據從相互連接的互聯網設備傳感器中產生，由于不同的傳感器相互連接，協同工作和采集數據，如何將大量具有相互關聯的數據保存在數據庫，這里我推薦使用圖數據庫來進行存儲。

圖數據庫相對于其他數據庫來說，最大的優勢就是查詢數據之間的關聯性會更加快速，消耗的時間會更短。打個比方，在社交網絡中，我們想要查詢在用戶A的粉絲中，粉絲關注了B的用戶。如果使用傳統關系型數據庫來存儲用戶的關注關系，在上面的數據統計中，要使用兩層Join才能算出結果，而關系型數據庫Join操作會很慢。使用圖型數據庫存儲數據的話，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。

圖數據庫也屬于NoSql數據庫的一種，常用的圖形數據庫有，JanusGraph、Neo4j、Cayley、dgraph。不同的圖數據庫，底層實現也不盡相同。

JanusGraph是一種分布式圖數據庫，由Java語言開發，可以使用Hadoop生態存儲系統作為數據源，構建出數據大圖。是TiTan圖數據庫的開源版本，支持事務的ACID。

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

Cayley和Dgraph都是使用Go語言實現的圖數據庫，Go語言的最大特性就是其編譯速度和開發便捷性，Cayley和Dgraph都支持分布式存儲，不過都不支持SQL語言查詢數據，Dgraph不支持事務，而Cayley支持事務，不過在開源社區，Dgraph比Cayley更加活躍，這里優先建議使用Dgraph作為物聯網的存儲數據庫。

總體來說，在物聯網時代，一定要學會使用圖數據庫，在分析大量數據之間的關聯性時，圖數據庫就能夠派上用場，圖數據庫最大的優勢就是分析不同數據之間的關聯性。