每日一答：存储实时采集数据的数据库如何选择和设计？

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问题：

数据采集24小时连续不断，更新或插入数据库操作的频率大概在每秒1000+。

回答：

1. 采集数据主要是看应用场景，如果是采集数据按周期整存整取，批量读取分析的话，用分布式文件系统，数据量够大，写入非常快，直接上Hadoop hdfs

2. 但是若数据采集到，不仅要做离线分析，还需要实时的回放查找，那么对于这种情况最好的方法就是使用时序数据库，例如opentsdb，它是基于HBASE，因此底层还是依赖Hadoop hdfs。influxdb也不错，自己实现原生数据库，只不过你要为集群模式付费，其实它们都是通过lsm-tree的nosql，对最近存储的数据，查找性能很强，但是对于历史数据的查找速度就差点。当然你也可以考虑国产清华造的IoTDB，现在也是Apache顶级开源项目了，而且也是需要通过Hadoop hdfs来保证数据可靠性！

3. 再加一条，若应用场景不仅仅是高速写入，还可能涉及到大量的范围查找，那么就要从MongoDB这样的分布式数据库的选择基础之上进行优化，因其采用B-tree索引，范围查询的综合效果肯定是要好于基于lsm-tree的nosql(近期数据查找快)，例如时序数据库基本上都是lsm-tree。但Mongo的写入一定要根据实际数据结构优化，因为你的业务基本上是1毫秒级的写入，这对于Mongo是一个不小的挑战，所以MongoDB的批量顺序写，以及加大内存资源等设置就很重要。

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