實時數據庫與時序數據庫的對比分析

在“中國制造2025”和“工業4.0”合作對接的背景下，驅動傳統企業邁向智能制造的轉型與升級。基于數據庫的工業大數據存儲管理系統，完成對工業數據的高效處理。目前在多種數據庫中，實時數據庫與時序數據庫發展迅速，逐漸被大家廣泛關注，但是很多人對于這兩種數據庫的區別并不清楚，因此，本文主要對實時數據庫與時序數據庫的區別進行對比分析。

1. 一、數據庫定義

• 實時數據庫定義

實時數據：是指在收集后立即交付的數據信息，所提供的信息具有一定及時性。

實時數據庫：是一種采集、存儲和分析隨時間快速變化的海量數據的軟件產品，適用于處理不斷更新的快速變化的數據及具有時間限制的事務處理。

實時數據庫一般都帶有工廠模型，因此它不只是一個數據庫，更是一個系統，可以與工控軟件相結合，協議兼容性好，部署簡單，易上手，有成熟的解決方案，更適用于工廠企業級的應用。

• 時序數據庫定義

時序數據：是指穩定頻率或非固定周期頻率持續產生的一系列基于時間維度的指標監測數據。由時間戳、標簽和指標三要素組成。

時序數據庫：是指用于保存海量時序數據的數據庫。

時序數據庫一般較少具有工廠模型，在應用時需要相關二次開發廠家進行模型抽象才能匹配生產業務，對于后續一系列的開發成本較高，目前較為廣泛的應用于互聯網、金融等場景。

1. 二、數據庫區別分析

實時數據庫的出現主要是因為現代工業在流程及大規模自動化的快速發展，導致大量的數據需要集成和存儲。時序數據庫是在關系數據庫基礎上進行改進的，實時數據庫和時序數據庫處理的都是時間序列數據，但他們的業務服務目標、產品定位、功能和用途并不完全一樣。

• 在開發模式上，實時數據庫可支持直接使用，只有深層功能需要相關開發人員進行封裝。時序數據庫類似關系數據庫的開發模式，需要開發人員根據業務的需求進行二次開發和封裝，才可投入應用。

實時數據庫是融合工業現場各類設備場景，一般采用窄表設計，可以靈活掌控每個測點的時間戳和質量戳，可以匹配OPC UA規范定義的十幾種質量戳。時序數據庫往往采用的是寬邊設計，多個測點通過設備組的方式共享時間戳和質量戳，不能靈活的對現場數據做前處理、清洗等工作。

• 在數據庫架構上，實時數據庫采用的是單機設計冗余容錯模式支持冷溫熱三種模式，集群擴展的時候采用分布式架構進行擴點和擴容，應用場景支持從站控到多層調度多個環節。與之不同的是，時序數據庫通過橫向集成進行冗余容錯設計，點數可以無線擴展，但不完全匹配工業現場，適合調度場景。

• 在實際應用時，部分場景對數據庫的響應時效有著一定要求，實時數據庫有在規定時間內實時響應的硬要求，時序數據庫對于規定時間內實時響應的要求比較寬泛，因此不適合一體化智能管控場景的高度集成。

• 在商業模式上，兩種數據庫也有一定區別，實時數據庫因其配套齊全的特點，有很多模型庫和增值行業套件，是典型的商品化軟件的單機收費模式。時序數據庫的商業模式采用開源和商業相結合的模式，行業套件是空白，導致用戶資產價值提升有限，后續運維模式不一樣。

1. 三、實時數據庫介紹

雖然時序數據庫正在成長發展，但實時數據庫也在應用中不斷升級迭代，下面將以力控pSpace實時數據庫為例，對實時數據庫展開具體的介紹：

力控pSpace實時數據庫結合管理系統和力控SCADA監控組態軟件等產品覆蓋了企業的管理層、控制層、和監控層等多方面，目前具有極強的市場競爭力和廣泛的市場影響。

在工業場景應用的軟件中，信通院對數據庫預測的市場規模在2025年將達到700億左右，其中，億歐智庫對實時數據庫2025年的市場規模預測為269億。公開資料顯示，力控pSpace實時數據庫+SCADA產品的市場容量超300億。

力控pSpace實時數據庫可支持工業海量數據的高效采集和存儲，能夠充分滿足大規模工業現場對測點數量的需求。具備高效豐富的數據處理和統計功能，第三方系統可直接使用統計的結果數據，提升了整個系統的響應速度。基于pSpace實時數據庫的分布式架構，其部署方式更為方便快捷。同時pSpace實時數據庫可以通過部署成群集以滿足大點數、大數據量的應用需求。產品的冗余機制能夠很好地提高系統的穩定性，幫助用戶構建高可用性的系統。在數據安全性方面，力控pSpace實時數據庫提供的數據采集程序具有很好地斷線緩存功能，完整支持OPC協議中對時間戳、質量戳的定義，并且具備歷史回補通知以保證客戶端數據的完整性和正確性。在平臺兼容方面，能夠很好地支持目前市場上主流的操作系統。

在工業領域，企業的主要需求即在獲取生產流程所需全部信息的基礎上，將分散的控制系統、生產調度系統和管理決策系統有機的集成起來。力控pSpace實時數據庫的系統設計正是體現的這一思想，提供開放式的分散控制、集中管理架構，形成不同領域和行業的解決方案。

當然，實時數據庫和時序數據庫兩者之間在眾多方面的還存在不同的特點及需求，本文關于這方面的介紹還不夠全面，后續將繼續針對實時數據庫和時序數據的應用領域、相關廠商產品等方面展開介紹。