在此篇文章之前，已對實時數據庫和時序數據庫的特點及功能架構等方面進行了對比分析，正是基于兩種數據庫在功能、特點上的區(qū)別，兩種數據庫的優(yōu)勢領域也有不同程度的側重，因此本文主要對實時數據庫與時序數據庫的應用場景進行分析。

一、數據庫概述

1、實時數據庫

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電話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(yè)級的應用。

2、時序數據庫

時序數據庫是用于存儲和管理時間序列數據的專業(yè)化數據庫。

時序數據庫一般較少具有工廠模型，再應用是需要相關二次開發(fā)廠家進行模型抽象才能匹配生產業(yè)務，對于后續(xù)一系列的開發(fā)成本較高，目前較為廣泛的應用于互聯網大數據等場景。

二、數據庫應用場景

1、數據庫應用場景對比

兩種數據庫處理的雖然都是時間序列的數據，但在應用場景上仍具有一定差異：

實時數據庫主要應用于生產、工程和控制等領域：

（1）多年應用，性能一流，具備完整解決方案；

（2）可進行數據實時反饋控制；

（3）產品配套齊全，自帶采集工具，適配多種接口協議；

（4）具備定制可視化能力。

時序數據庫主要應用于物聯網、金融和監(jiān)測等領域，在工業(yè)領域的應用積累較為欠缺：

（1）大多數只用于監(jiān)控分析的場景；

（2）部署依賴過多；

（3）配套工具不完善；

（4）實時反饋控制的時效性較弱。

2、相關廠商產品

實時數據庫產品：

國內：力控科技、亞控、和利時、紫金橋、麥杰等。

國外：GE iHistorian、OSI PI等。

時序數據庫產品：

國外：influx DB、Prometheus、Timescale DB、Open TSDB等。

國內：濤思TDengine、清華IoTDB、索思Source DB、智臾Dolphin DB、華為Gauss DB、朗坤Trend DB等。

三、數據庫廠商對比

1、國內外數據庫產品對比

國內數據庫的研究相較于國外的研究稍晚些，但國產數據庫技術發(fā)展迅速，在適配性和可靠性方面甚至要優(yōu)于國外數據庫產品。

根據億歐智庫及券商的資料統計顯示，國內產品的綜合性能普遍優(yōu)于海外產品，在跨平臺能力方面，海外廠商普遍能力較差，大多只支持windows平臺。OSI PI在海外的產品中價格最高，國內產品中麥杰的產品價格偏高，力控pSpace產品的價格處于中間偏低的位置，但可靠性、實時計算速度、硬件協議兼容等性能都處于較高水平，綜合性能突出。

2、實時數據庫與時序數據庫產品對比

對比完國內外實時數據庫及時序數據庫的性能水平，本文選取幾款國產數據庫進行具體的指標對比：力控pSpace實時數據庫、庚頓實時數據庫與朗坤Trend DB時序數據庫、Dolphin DB、百度云TSDB時序時空數據庫。

實時數據庫經過多年工業(yè)領域的應用打磨，性能上絕對一流，產品配套齊全，甚至可以進行一定的反饋控制。

時序數據庫的應用大多集中于物聯網、金融及監(jiān)測等領域，對于分析場景更具有優(yōu)勢，但是在工業(yè)領域中，其性能和可靠性方面與實時數據庫仍具有一定的差距。

四、pSpace實時數據庫應用案例

在工業(yè)領域中，實時數據庫得到了非常廣泛的應用，下面以力控pSpace實時數據庫為例，介紹實時數據庫在工業(yè)場景下的應用案例：

（1）數字化油田調度系統：

在油田公司部署實時數據庫，各采油、采氣廠、作業(yè)區(qū)訪問油田公司級實時數據庫。數據集中匯總至油田公司，現場采油廠、作業(yè)區(qū)以及站控系統通過Web應用監(jiān)控。該項目的優(yōu)勢在于利用已有工廠模型直接進行數據采集，方便、快捷。尤其是后期系統維護起來簡單、高效，普通技術人員經過培訓后即可勝任后續(xù)工作。

（2）燃氣集團生產調度系統

調度中心采用力控pSpace實時數據庫，能夠完成來自DCS、FCS、流量計算機以及其他具有或不具有標準通訊接口的控制系統的實時數據采集、存儲、壓縮，并進行曲線、圖表顯示。可以滿足流程性工業(yè)中典型的應用功能，實現數據與其他管理軟件的雙向通訊。

（3）工業(yè)物聯網系統方案

在油田等存在大量無線傳輸設備的工業(yè)企業(yè)，數字化物聯網是將生產現場進行聯網的最佳手段。

pSpace通過SmartIO可以接入大規(guī)模GPRS/CDMA通信的RTU/DTU設備，實現工業(yè)物聯網整體解決方案。

以上是力控pSpace實時數據庫的部分應用案例，由于不管是實時數據庫還是時序數據庫都在不斷地迭代升級，在具體選擇和應用時需要根據應用場景靈活選擇，相互借鑒融合，將兩種數據庫的產品發(fā)揮出最大價值。