在工業大資料資料庫儲存領域，除了傳統的關係型資料庫和分散式資料庫以外，還有一種型別的資料庫是非常常用，而且是非常有必要的，就是實時資料庫和時序資料庫。

實時資料庫誕生於美國，主要是因為現代工業製造流程及大規模工業自動化的發展，導致大量的測量資料需要整合和儲存，而採用關係資料庫難以滿足速度和容量的要求，因此在80年代中期，開始誕生了適用於工業監控領域的實時資料庫。

實時資料庫其實並不單單只是一個數據庫，而是一個系統，包括對各類工業介面的資料採集，海量監測資料的壓縮、儲存及檢索，基於監測資料的反饋及控制功能等。

實時資料庫的出現，主要是為了解決當時關係型資料庫不太擅長的領域，包括：

1、海量資料的實時讀寫操作

工業監控資料要求採集速度和響應速度均是毫秒級的，一個大型企業幾萬甚至幾十萬監測點都是常有的事情，這麼大容量的高頻資料，如果用關係資料庫進行儲存，由於關係庫本身設計的理念，導致它很難進行每秒幾十萬的資料的讀寫操作，而實時資料庫通過轉為快速讀寫設計的時標型資料結構、高頻快取等技術，可以實現海量資料的實時讀寫操作。

2、大容量資料的儲存

由於資料採集是海量的監控資料，那麼如果用傳統資料庫進行儲存，將會佔用大量的儲存空間，如果我們用關係資料庫儲存10000個監測點，每個監測點每秒鐘採集一次雙精度數的資料，即使不考慮索引等因素，也需要5-6T的儲存空間，這裡還不包括儲存跟監測點相關的時間等因素，如果都包括，再建立索引，則需要15T-20T的儲存空間。實時資料庫採用了專門的壓縮演算法，包括哈佛曼演算法、旋轉門演算法以及一些二次壓縮演算法，壓縮比普遍能夠達到30:1左右，再加上對於時間及索引的特殊處理，儲存量能夠縮小到關係庫的1/40，因此，上面的例子只需要500G的空間就能夠進行有效儲存了。

3、集成了工業介面的資料採集

由於歷史和壟斷的原因，目前工業通訊、傳輸的協議種類繁多，實時庫一般都集成了大量的工業協議介面，可以對各種型別的工業協議進行解析和傳輸。同時，隨著實時資料庫的發展，介面軟體部分也慢慢被獨立出來，即可以與實時資料庫核心集中部署在1臺計算機上，也可以單獨部署在介面機上，從而提供了更好的可擴充套件性和穩定性。

4、整合控制功能，可實現實時控制

實時資料庫一般都提供下行控制介面，並且是高速寫出。寫的效率嚴重依賴於介面通訊效率和執行機構。因此，實時資料庫大都是從工控軟體廠商發展而來的，他們就有豐富的工業控制寫入的經驗。即便如此，畢竟工業系統對時序有嚴格的要求，而資料庫從讀到寫，會出現時滯，因此，實時資料庫一般不適宜對快速開關量的控制。

在雲端計算的時代，實時資料庫的一些缺點就慢慢的顯露出來了。

首先，由於實時資料庫是基於時標進行處理的，就導致它只能簡單的使用時間段進行查詢和檢索，當然，各大廠商也開發了許多工具，但無論如何檢索的豐富性不能和關係庫比擬。

其次，由於實時庫都是出售給大型工業企業的，因此價格昂貴，在物聯網時代，對於中小工業企業來說，是個不小的成本。

再次，傳統實時庫在部署時不夠方便靈活，傳輸也更多的考慮工業網路，甚少考慮網際網路的情況，不太適應當下雲端計算環境的部署。

這個時候，新興的時序資料庫就出現了。時序資料庫在2017年火了起來，出現了大量的開源和商業產品，時序資料庫就是存放時序資料的資料庫，並且需要支援時序資料的快速寫入、持久化、多緯度的聚合查詢等基本功能。時序資料庫其實主要是實時資料庫的資料儲存部分，但是，由於它採用了新的技術，極大地擴充套件了資料的容量，除了資料點和時間戳之外，還提供標籤和內容等對資料的描述，並且提供各種聚合查詢，彌補了實時庫的缺陷。

但是，時序資料庫不提供工業介面、下行控制等功能，這些都需要開發人員自行開發，或者將原有的介面與時序庫對接。