Mongodb 存储数以百万计的数据段

我正在研究的系统需要全天候存储设备发送的字符串流。 例如，id为“id”的设备每10秒发送一个不同的字符串。 因此，我需要存储以下数据项：

('ID', t, t+10, somestring)

我们谈论的是成千上万的设备，也就是说，数亿个数据集

最重要的查询是：

Query(id, start, end) ==> list of strings

您建议如何存储数据？

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您建议使用哪种数据库？

这是timeSeries数据，Cassandra可能非常适合timeSeries类型的数据。按id、开始（降序）、结束（降序）将数据作为主键存储在Cassandra中。您的写入和读取速度很快，并且可以线性扩展以提高性能。

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注意：Cassandra将分区的值限制为20亿，如果不想为旧数据设置TTL，则应考虑向分区添加另一个键以限制该值。这还将使您能够在只有少数ID不断发送数据的情况下将数据分布到集群中。

这是timeSeries数据，Cassandra可能非常适合timeSeries类型的数据。按id、开始（降序）、结束（降序）将数据作为主键存储在Cassandra中。您的写入和读取速度很快，并且可以线性扩展以提高性能。

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注意：Cassandra将分区的值限制为20亿，如果不想为旧数据设置TTL，则应考虑向分区添加另一个键以限制该值。这还将使您能够在只有少数ID不断发送数据的情况下，将数据分散到集群中。

对于Cassandra来说，这是非常直接的

CREATE TABLE device_strings (
  id text,
  year_month_day text,
  start timestamp,
  end timestamp,
  value text,
  PRIMARY KEY ((id, year_month_day), start, end)
);

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这意味着每个ID/天将有一个分区（你不能让它们无限增长）。这意味着在你的查询中，如果开始/结束跨越一天，你可能需要阅读多次。

对于Cassandra来说，这是非常直截了当的

CREATE TABLE device_strings (
  id text,
  year_month_day text,
  start timestamp,
  end timestamp,
  value text,
  PRIMARY KEY ((id, year_month_day), start, end)
);

这意味着每个ID/天将有一个分区（你不能让它们无限增长）。这意味着在查询中，如果开始/结束跨越一天，则可能需要多次读取