處理實時數據，最重要的是保證數據的有效性和不間斷性，能夠保證數據準確無誤。有些情況會處理較高的并發性，有著大量的IO，要做到監控實時數據上處理上的壓力，能夠進行優化。

例如：對于電信行業，對數據處理和實時數據有著非常高的并發性，數據一定要做到準確無誤，并且有著非常大量的數據高并發處理。

第一種方案：采用MongoDB數據庫，MongoDB能夠有效的緩解數據并發上所帶來的壓力，能夠支持動態的擴容，有效的保證數據的不間斷性，MongoDB有著監控機制，可以對數據上的利用率和性能效率上進行優化。如果考慮到數據處理量非常的大，IO操作會造出瓶頸，可以結合Redis內存數據庫，可以有效緩解數據庫上的壓力。

第二種方案：便于數據分析和處理，可以考慮采用HDF5文件系統，HDF5支持并發IO操作，如果對數據頻繁的上的讀寫操作，采用分布式系統能夠有效緩解數據處理上的壓力。傳統的部分金融行業會采用HDF5分布式來處理大量的實時金融數據。

第三種方案：流式處理系統，需要進行大量的計算和規則運算分析，可以考慮采用Storm,這是一個復雜的實時數據處理方案。~~~Twitter開源。

第四種方案：數據一定不能有任何上的差錯，不能出現任何出入。必須保證有效性和一致性。可以考慮采用KDB+，銀行和金融數據上會采用KDB+，不過需要學習復雜的Q語言。

其他還有很多復雜的實時數據處理方案。不過要結合數據的規則和對于數據處理分析的方案來解決瓶頸。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的HDF5数据库和mysql数据库_哪些数据库比较适合实现数据实时入库的需求？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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