Sql和NoSql
SQL使用：如果有大量的更新操作，一定要使用事务，效率高。大数据情况下，要对表字段建索引。比nosql好的地方：有事务，能回滚。
SQL遇到的瓶颈：水平扩展
场景：不同设备（水泵，流量计），不同属性的数据采集，统计分析
水泵表（泵id，组id，泵状态，选择开关，故障状态)
流量计表（泵id，组id，瞬时流量，累计流量)
水泵历史数据表（泵id，泵状态，选择开关，故障状态）
流量计历史数据表（泵id，瞬时流量，累计流量)
数据展示：联表查询（问题：大数据下，查询慢）
1. 同类型不同品牌的设备，有各自的属性，就得水平扩充字段
2. 数据量大，为减少联表查询的耗时，会将同组设备的所有字段入库（方案1：建字段（参数值需跟设置属性值对应，做好对照表）；方案2：用json存储），哪种方案都得水平扩充，受关系型数据库最大字段数，字符串最大长度限制
而nosql可以很好的解决水平扩展问题。
nosql，不仅可以存key/value，文档，文件，更加容易的分表（本地文件：lietedb，服务器：monogdb），缓存：redis
数据采集入库设计：
mysql：实时数据
influxdb：时序数据库，历史设备点位数据
monogdb/litedb：分组数据
https://github.com/lidanger/LiteDB.wiki_Translation_zh-cn/wiki
InfluxDB的写性能是MongoDB的2.4倍，存储效率是MongoDB的20倍，查询效率是MongoDB的5.7倍
InfluxDB函数：https://blog.csdn.net/yao_wen_yu/article/details/118182220