前期已有文章對實時數據庫與時序數據庫的區別進行了簡要的對比分析，為了將這兩種數據庫的區別更清晰的展現出來，本文就將針對實時數據庫與時序數據庫的功能架構的區別進行對比分析。
一、數據庫背景
國內數據庫的發展隨著國家政策的鼓勵支持以及企業對于數據庫的不斷研究，許多國產數據庫軟件產品性能達到了世界領先的水平。億歐智庫中表示：經中國信通院測算，中國數據庫整體市場規模將于2025年達到688億元，年復合增長率（CAGR）為23.4%。
目前的工業大數據數據庫領域，除了傳統的關系型數據庫和分布式數據庫以外，實時數據庫和時序數據庫的應用也非常廣泛且重要。
1、實時數據庫
實時數據庫技術是實時系統和數據庫技術相結合的產物，出現于傳統工業，經過幾十年的不斷發展，目前技術趨于成熟，從而對數據的實時性要求比較高，因此實時、高效、穩定是實時數據庫的關鍵指標。實時數據庫主要用于大量測量數據的快速寫入、存儲和查詢，有時會涉及到實時的反饋控制，適用于處理不斷更新的快速變化的數據且具有時間限制的事務處理。
2、時序數據庫
時序數據庫是一種專門針對時序數據來做優化的數據庫系統，產生于互聯網，興起于物聯網，是用于存儲和管理時間序列數據的數據庫。具備寫多讀少、冷熱分明、海量數據存儲寫入等特點。可以基于時間區間聚合分析和高效檢索。
二、功能架構的區別
實時數據庫與時序數據庫都是處理時間序列的數據，但兩者并不完全一樣，時序數據庫的適用性在工業場景中很難完全替代實時數據庫，下面本文將結合力控pSpace實時數據庫進行闡述：
（1）部署方式
工業場景下的部署架構非常復雜，在大型企業中往往存在多個管理架構，實時數據庫可以部署在從站控到云端的多種環境下，而時序數據庫的應用場景受到限制，需要進行二次封裝和開發后才能適配工業物聯網的調度管理層，在工業場景下很難適配。
（2）開發與運維
實時數據庫屬于開箱即用，對相關應用人員簡單培訓就可以上手使用，只有深層功能需要開發人員做二次封裝。時序數據庫的開發模式與關系型數據庫類似，在應用時需要開發人員根據業務需求做二次開發和封裝。
（3）冗余、容錯與異地容災
實時數據庫在數據架構上雖然是單機設計，但可以提供獨立的冗余容錯模式。集群擴展的時候可以采用分布式架構進行擴點和擴容，以保障現場出現生產事故后再異地可以進行調度和操控。
時序數據庫可通過橫向集成進行冗余容錯設計，多副本模式，點數可以無線擴展，不完全匹配工業現場，適合調度和數據分析場景。
（4）測點采集與處理
實時數據庫是融合工業現場各類設備場景進行設計的，同時符合相關規范并確保數據的完整性。一般采用窄表設計，可以靈活掌控每個測點的時間戳和質量戳。
時序數據庫的誕生并非工業背景，雖可以用于工業物聯網平臺作為內核，但時序數據庫一般是寬表設計思想，不能靈活的對現場數據進行處理，導致數據的可用性和準確性得不到保障。
（5）安全管理
實時數據庫產品對數據有嚴格的多級用戶管理和分區管理，其報警、日常權限及確認機制非常嚴格，這個層級設置往往可以自定義到萬級別以上，以便于適配各類工業現場。
時序數據庫由于是非工業產品，先天架構上對于符合工業安全方面有一定缺陷，往往經過二次開發和封裝也不能完全達到工業現場軟件的安全管理要求，不符合工業各類行業認證。
（6）可用性和實用性
工業產品中最重要的是可用性優先，性能服務于可用。實時數據庫是成熟的工業產品，可用性經過十幾萬的工業現場沉淀。時序數據庫短時間內對標實時數據庫差距明顯，時序數據庫對于規定時間內響應的時效較寬泛，不適合一體化智能管控的工業場景，同時相關行業套件處于空白狀態，導致用戶資產價值提升有限。
（7）收費與選型
時序數據庫的商業模式一般為開源和商業結合的模式，開源時序數據庫構建平臺雖然降低了項目的成本，但在實際應用時，數據庫為適配應用場景需二次開發及封裝，后續運維往往并不方便，用戶的資產價值損失也是巨大的。
實時數據庫作為典型的商品化軟件的收費模式，各個產品都可以多層次的來適應工業領域的不同數據要求，符合相關規范定義，有效保護客戶投資價值。
三、力控pSpace實時數據庫應用價值
pSpace實時數據庫是挖掘企業潛力的催化劑，可有效地、快速的幫助企業提高生產率、產品質量及經營效率。企業只需要較低的商業投入便可獲得豐厚的經濟回報。
力控pSpace實時數據庫經過多年的應用，具有極大的商業價值：
（1）經過實踐檢驗的可靠的解決方案，能夠快速收回投資；
（2）為決策者提供有力的依據來優化生產資源；
（3）滿足企業決策及商業智能系統需要；
（4）降低企業信息系統運行及管理費用；
實時數據庫和時序數據庫的功能和定位不一樣，因此在具體的項目選型是就需要根據具體實踐靈活處理，目前時序數據庫也已經向多模數據庫進行過渡和集成，具體項目中可以通過實時數據庫與時序數據庫進行組合，發揮兩類產品最大的優點及長處，保障投資價值。
