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？

处理实时数据，最重要的是保证数据的有效性和不间断性，能够保证数据准确无误。有些情况会处理较高的并发性，有着大量的IO，要做到监控实时数据上处理上的压力，能够进行优化。

例如：对于电信行业，对数据处理和实时数据有着非常高的并发性，数据一定要做到准确无误，并且有着非常大量的数据高并发处理。

第一种方案：采用MongoDB数据库，MongoDB能够有效的缓解数据并发上所带来的压力，能够支持动态的扩容，有效的保证数据的不间断性，MongoDB有着监控机制，可以对数据上的利用率和性能效率上进行优化。如果考虑到数据处理量非常的大，IO操作会造出瓶颈，可以结合Redis内存数据库，可以有效缓解数据库上的压力。

第二种方案：便于数据分析和处理，可以考虑采用HDF5文件系统，HDF5支持并发IO操作，如果对数据频繁的上的读写操作，采用分布式系统能够有效缓解数据处理上的压力。传统的部分金融行业会采用HDF5分布式来处理大量的实时金融数据。

第三种方案：流式处理系统，需要进行大量的计算和规则运算分析，可以考虑采用Storm,这是一个复杂的实时数据处理方案。~~~Twitter开源。

第四种方案：数据一定不能有任何上的差错，不能出现任何出入。必须保证有效性和一致性。可以考虑采用KDB+，银行和金融数据上会采用KDB+，不过需要学习复杂的Q语言。

其他还有很多复杂的实时数据处理方案。不过要结合数据的规则和对于数据处理分析的方案来解决瓶颈。

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