物联网数据库有哪些方面,物联网时代的数据库如何选型

IoT(Internetofthings)物联网是互联网的应用拓展。与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。物联网专业虽然不是新专业，但是现在的物联网专业的知识结构也发生了明显的变化。物联网专业作为大数据和人工智能技术的重要应用场景，逐渐增加了对大数据和人工智能相关知识的讲解。

农业物联网有哪些？

一般所说的农业物联网即是在大棚控制系统中，运用物联网系统的温度传感器湿度传感器PH值传感器光传感器CO2传感器等设备，检测环境中的温度相对湿度 PH值光照强度土壤养分CO2浓度等物理量参数，通过各种仪器仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中，保证农作物有一个良好的适宜的生长环境。

物联网时代的数据库如何选型？

数据库是信息化解决方案的核心组成部分，数据库的选型通常要考虑以下几个方面，分别是可靠性存储性能扩展性安全性生态体系以及相关的配套服务。物联网系统产生的数据通常是非结构化数据或者是半结构化数据，这些数据往往具备数据量大结构多样性因果关联弱价值密度低等特点，而这些特点也正是大数据的特点。其实，大数据系统的大部分数据来源就是物联网系统产生的数据，从这个角度来看，物联网的数据库选型与大数据的数据库选型存在着紧密的联系。

当然，大数据系统的数据来源还包括传统信息系统和Web系统。在大数据时代，由于数据自身产生了较大的变化，所以相应的数据库产品也出现了一定的变化，出现了大量的NoSql数据库，这些数据库针对的正是物联网系统产生的大量非结构化数据或者半结构化数据。虽然数据库产品出现了众多的变化，但是数据库选择的原则并没有大的变化，首先应该考虑的还是可靠性扩展性生态体系等问题。

目前在大数据领域采用比较多的几款数据库产品分别是HBaseRedisMongoDBCouchbaseLevelDB等，其中HBaseRedis和MongoDB都是比较常见的选择。HBase的特点是数据存储量大，而且可以通过水平扩展的方式来提升数据存储能力，稳定性也比较高，但是HBase的配置比较麻烦，开发过程相对也要麻烦一些。

Redis的特点是性能表现比较好，同时Redis提供了事务管理功能，缺点是基于内存操作，所以适用于数据规模可预见的情况。MongoDB的优点集中在其强大的自动化Shading功能和高效的查询上，缺点是对内存要求比较高且没有事务机制。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

软件工程网络工程物联网工程有什么区别？

谢谢邀请！作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，软件工程网络工程和物联网工程都是目前比较热门的专业，近些年来这几个专业的就业情况也比较不错，整体的薪资待遇也相对比较高，所以这几个专业都是不错的选择。虽然这几个专业在学习方向上有所不同，但是在基础课程部分还是基本一致的，主要涉及到数学物理模拟电路数字电路操作系统编程语言计算机网络数据库算法设计数据结构编译原理等，这些课程通常是这三个专业都要重点学习的。

软件工程的重点内容在于软件产品的研发，培养目标是具有初级研发能力的应用型开发人才。在课程设置上将构建完善的软件开发知识结构，涉及学习数据库软件开发架构、项目管理等。各种编程语言。结合不同的细分方向，也需要学习相应的知识，比如大数据发展方向，大数据平台的相关内容。软件工程毕业生通常动手能力很强。因为软件开发的就业面比较广，所以软件工程专业的就业形势一直挺好的。