graph-databases - 传感器数据的图形数据库 - 如何对关系建模？

Question

我目前正在为我的用例评估可能的 NoSQL 技术。
我有很多传感器数据日志(几个 TB)，并希望以可扩展、高效的方式分析数据。

我的传感器数据包含时间戳、位置和传感器属性名称列表(例如“温度”)和传感器属性值(例如 12.9°C)。但是，该位置并未出现在我的所有数据条目中。此外，每个条目的属性列表各不相同。
所以一个日志条目可能包含这样的数据:

传感器 ID:1

位置:纬度/经度(注意:但并不总是包含在每个条目中)

日期时间:timestamp_of_log_date

属性名称1:“属性值1”

属性名称2:123123

属性名称3:0.933

属性名称N:“属性值N”

我最近遇到了图形数据库，并发现这个概念很有趣。我不确定我的用例是否应该应用于图形数据库，因为(可能)我的数据之间缺乏关系。

有一些方法可以为我的传感器数据之间的关系建模，但现在我只能想到以下关系:

年->月->日->时->分->秒的条目日期/时间

Continent->Country->State->City->Street/PoI

的条目位置

传感器 ID->属性名称

我正在使用地理空间查询、时间查询和“正常”属性查询(field_x <= 1000)查询我的数据。

还有一点要注意:当我运行地理空间查询时，我通常想根据在空间查询中找到的记录的时间戳读出更多的记录。所以基本上，当我的地理空间查询完成并返回时间戳为“25.06.2016-20:40:30”的记录时，我还想为地理空间查询中找到的每条记录读出一分钟内具有时间戳的所有其他记录。

例如，Neo4j 擅长处理地理空间查询，这对于我的用例来说是一种非常常见的查询类型。但是我将如何为我的数据建模？我的节点如何连接到其他节点？他们甚至需要连接吗？

Answer 1

虽然您当然可以找到对这些数据的关系进行建模的方法，但问题是您将如何处理这些关系？如果数据中的关系没有多大值(value)，那么为了空间查询而使用 Neo4j(即使它是一个很棒的图形数据库!)没有意义。

当您连接数据并且可以从这些连接中获得值(value)时，Neo4j 就会真正发挥作用。