📚 实时数据库 · 选型与存储
🎯 30章 从入门到架构实战
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01
实时数据库概述
  • 什么是实时数据库
  • 与关系数据库区别
  • 工业物联网/金融/监控
02
核心特性解析
  • 数据时效性
  • 高并发写入
  • 时序模型
  • 压缩与过期
03
主流产品对比
  • InfluxDB
  • TimescaleDB
  • TDengine
  • ClickHouse
  • Prometheus
04
选型方法论
  • 业务需求分析
  • 读写比例评估
  • 数据量预估
  • 一致性/成本
05
数据模型设计
  • Tag与Field
  • 时间戳精度
  • 表结构规划
  • 反范式化
06
写入优化策略
  • 批量写入
  • 数据分片
  • 预降采样
  • 缓冲与背压
07
查询优化技巧
  • 时间范围裁剪
  • 聚合下推
  • 索引设计
  • 并发控制
08
数据压缩与存储
  • 列式存储
  • Gorilla/Delta-of-Delta
  • 热/温/冷分层
09
高可用与容灾
  • 主从复制
  • 多副本
  • 故障转移
  • 异地容灾
10
扩展性设计
  • 水平扩展
  • 分片策略
  • 一致性哈希
  • 自动重平衡
11
数据生命周期管理
  • 保留策略
  • 降采样
  • 数据删除/归档
12
实时流处理集成
  • Kafka/Flink集成
  • 流式写入
  • 实时计算联动
13
监控与告警体系
  • Prometheus+Alertmanager
  • 自定义告警
  • 健康检查
14
安全与权限控制
  • 认证机制
  • 细粒度权限
  • 数据加密
  • 审计日志
15
性能基准测试
  • TSBS/InfluxDB-stress
  • QPS/延迟/吞吐量
  • 测试报告解读
16
案例：智能工厂IoT
  • 需求分析
  • 选型过程
  • 架构设计
  • 实施效果
17
案例：金融交易风控
  • 低延迟要求
  • 数据一致性
  • 高可用设计
18
案例：大规模监控
  • Prometheus+Thanos
  • 长期存储
  • 多集群管理
19
案例：车联网轨迹
  • 高并发写入
  • 地理空间查询
  • 数据压缩
20
案例：能源SCADA
  • 历史存储
  • 实时告警
  • OPC UA集成
21
数据迁移与同步
  • 传统库迁移
  • Debezium/Canal
  • 数据校验
22
云原生部署
  • Kubernetes
  • Operator
  • 存储卷管理
  • 自动扩缩容
23
成本优化
  • 存储成本计算
  • 压缩比优化
  • 冷热分离
  • 云服务选型
24
多模态数据支持
  • 时序/事件/日志/指标
  • 统一存储方案
25
边缘计算场景
  • 边缘缓存
  • 断网续传
  • 轻量级数据库
26
数据可视化集成
  • Grafana/Superset
  • 自定义仪表盘
  • 实时大屏
27
SQL与NoSQL之争
  • 时序SQL支持
  • NoSQL灵活性
  • 混合架构
28
未来趋势
  • Serverless时序
  • AI辅助调优
  • 时序数据湖
  • 边缘AI融合
29
选型决策树
  • 业务决策流程
  • 评分卡模型
  • POC验证
30
课程总结与最佳实践
  • 架构设计原则
  • 常见陷阱
  • 团队能力
  • 持续演进
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