在本文中，我们将磋商非关系型数据库的物联网数据存储技能事理和实践。
1. 处理大量数据流
物联网运用天生大量的数据流，这使得传统的关系型数据库（RDBMS）无法知足高性能和高吞吐量的需求。非关系型数据库是面向数据流处理的，它们有利于处理大量数据流，并且可以有效地处理实时性和高吞吐量哀求。
在非关系型数据库中，常见的数据存储办法包括Key-Value存储、Document存储、Column Family存储和Graph存储等。Key-Value存储最大的上风在于其大略的数据模型和高性能写操作，它适用于不须要繁芜关系的数据存储，而文档存储，例如MongoDB，为其数据供应了具有构造的形式，使得数据相对随意马虎处理。而Column Family存储适宜处理大数据量的时序数据，例如Sensor Hub Data，它可以用来存储和处理这种类型的数据流，由于它具有同等性和高可扩展性。Graph存储也是一个非常优胜的选择，它专为处理繁芜关系和网络数据而设计，很适宜用于监控和掌握物联网设备。
2. 供应高可扩性和弹性
物联网数据存储对系统的可扩展性和弹性有着关键的哀求。非关系型数据库利用分布式数据存储和分片技能，为物联网系统供应了高度可扩展性和弹性，由于它们许可数据库系统横向扩展，同时保持高可用性和高性能。
分布式数据存储在非关系型数据库中是一项关键技能。分布式数据存储许可数据库系统将数据划分为多个分片，并在多个做事器上存储和处理。分片可以根据多种策略进行实现，例如范围分片、列分片和哈希分片等。这种数据分片技能让非关系型数据库具有高度可扩展性和弹性。
3. 支持Real-time数据处理
与传统的关系型数据库不同，非关系型数据库支持实时数据处理，这是处理物联网数据所必需的。
4. 支持数据剖析和机器学习
对付物联网运用，数据剖析和机器学习是一项主要的技能，这也是非关系型数据库的一个核心上风。大量的数据可以利用非关系型数据库进行大数据剖析和 machine learning (ML) 模型构建，从而提高性能和供应更繁芜的功能。
5. 处理不愿定和不完全数据
在物联网场景中，数据每每是不愿定的、不完全的或者容灾的。传统的关系型数据库可能因此而涌现各种问题，而非关系型数据库更适宜处理这种类型的数据，由于它们可以存储和处理不愿定的、不完全的和有缺点的数据，而不会涌现类似问题。
6. 高可用性和负载均衡
物联网运用须要高度可用性和负载均衡，以确保所有的设备和数据均能正常事情。
