我目前正在开发一个项目，并研究从连接到 PLC 的工业工厂传感器(工厂机械的 Controller ，例如控制电机、速度、开关...)检索数据的最佳方法。
我将解释要实现的目标，我认为我的案例可以推断到许多不同类型的行业:
我有几个 PLC，它们为我提供了许多不同的数据值。 (其中许多值只是 bool 值，其他值是模拟值，例如实数类型。)
我的整个工厂将拥有超过 10,000 个传感器。
我希望至少每秒检索一次模拟值数据(例如电机转速、温度、湿度......)。
对于数字值，当事件出现时，数据将与时间戳一起保存。
我想将 Cassandra 与时间序列结合使用，因为它看起来是最有前途且更快的技术。
我的问题是关于每秒存储模拟值。拥有这样的架构是否更好:
timestamp, sensor1, sensor2, sensor3, sensor4
在工厂按零件进行排列和分组，还是这样更好
every sensor has his own table
<强>？
整个系统将用Java开发，并将数据提供给外部公司进行分析。
最佳答案
不太清楚您的查询是什么。你提到 “我想至少每秒检索一次模拟值数据(例如电机转速、温度、湿度......)”。
这是否意味着您每秒都会查询所有 10K 个传感器？或者针对特定传感器，或者针对一组传感器？在 cassandra 中，在查看数据模型之前了解您的查询是什么至关重要。如果您正在寻找 1 秒的粒度，一种选择可能是将传入数据流提供给 Spark Streaming，并将 Spark Streaming 代码保存到适合您要查询的内容的 Cassandra 表中。
至于您提到的选项，在不知道您的查询的确切性质的情况下很难说。将一个 key 轮换到第二个 key 可能是一种选择 - 这意味着每个分区有 10K 左右的条目，假设每个传感器的数据速率为 1/s。每个传感器都有一个表会很奇怪，但每个传感器可能有一个分区，其中每个条目都有时间戳。这实际上取决于您的查询。
如果您向我们提供一个示例，说明您打算如何检索数据，我们可以提供更好的帮助吗？
关于Cassandra 为工业数据传感器节省时间序列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/26991287/