制造与工业互联网：设备+人+业务三维融合

[sumaiyakhatun26]

数据特点：物联网设备产生大量时序数据，结构化与日志并存

核心需求：产线监控、预测性维护、跨部门协作

数据库应用：使用时序数据库（如InfluxDB）结合分布式SQL数据库（如ClickHouse）分析生产行为数据

七、关键数据库技术解析
以下几类数据库技术在当前线上线下融合场景中尤为重要：

1. 分布式数据库
代表：TiDB、CockroachDB、YugabyteDB

特点：支持全球部署，弹性伸缩，数据强一致性

作用：支持多门店、多地区统一业务系统部署

2. 多模数据库
代表：ArangoDB、OrientDB、MongoDB

特点：支持文档、图形、键值等多种数据模型

作用：满足复杂数据关系表达需求， 拉脱维亚 WhatsApp 电话号码列表 如商品属性、用户行为轨迹

3. 实时流处理数据库/引擎
代表：Apache Flink、Materialize

特点：支持低延迟流数据计算，支持实时监控与告警

作用：实现订单状态监控、实时推荐、行为预测等功能

4. 云原生数据库
代表：Amazon Aurora、Google Spanner、PolarDB

特点：原生支持云平台弹性与高可用，自动维护

作用：降低企业 IT 成本，提升数据库运维效率。