Determinazione dell'opzione di archivio dati appropriata
L'opzione di archivio dati deve essere determinata in base alla specifica soluzione. Potrebbe essere necessario considerare il processo e il costo dell'opzione di archivio dati scelta per la soluzione. Sono disponibili più opzioni di archivio dati.
• Database interno utilizzato da ThingWorx, ad esempio PostgreSQL, MS SQL o SAP HANA. In genere PostgreSQL offre prestazioni valide fino a 500 GB stimati di archiviazione dati.
• Utilizzare un server di archiviazione dati che fornisca un connettore JDBC. ThingWorx Platform può utilizzare i driver JDBC per connettersi a un database relazionale, ad esempio Oracle.
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I provider di persistenza attivano la connessione a un archivio dati e offrono la possibilità di eseguire un'operazione CRUD su tali dati. I provider di persistenza sono un tipo di entità in ThingWorx. Per ulteriori informazioni sui provider di persistenza, vedere la guida ThingWorx Model and Data Best Practices.
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Nella tabella seguente sono riportati i consigli per l'archivio dati da utilizzare a seconda del tipo di dati nella soluzione:
Opzione di archivio dati
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Tipo di dati
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Database relazionale
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• Dati che utilizzano elementi SQL complessi come join, cursori, tabelle temporanee e così via.
• Grandi insiemi di dati di serie non temporali con relazione libera tra i dati da utilizzare ed eseguire sul server di database.
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Archiviazione dati in ThingWorx Platform, ad esempio PostgreSQL, MS SQL o SAP HANA
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Dati cronologici semplici, dati di serie temporali o dati che non richiedono calcoli composti o ricorsivi.
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Best practice per la scelta dell'opzione di archivio dati
Per scegliere l'opzione di archivio dati, attenersi alle best practice descritte di seguito.
• Utilizzare un'opzione di archivio dati esterno se è necessario eseguire i task seguenti.
◦ Interrogare stream o stream di valori per una grande quantità di dati
◦ Interrogare risultati con milioni di righe
◦ Implementare logica e calcoli personalizzati a livello di database, ad esempio stored procedure, trigger, join, interrogazioni di dati relazionali e così via.
◦ Utilizzare ThingWorx come data lake.
◦ Eseguire l'integrazione con strumenti di report e di analisi di terze parti.
◦ Aggiungere ulteriori indici e infrastrutture di database.
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Si consiglia di archiviare i dati cronologici a cui non si accede di frequente.
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• Determinare quanti dati è necessario memorizzare. Se i dati possono essere memorizzati in insiemi di dati di piccole dimensioni (circa 100.000 record o meno), utilizzare l'archiviazione in ThingWorx Platform.
• Determinare la tipologia di dati della soluzione.
• La frequenza con cui si interrogano i dati influisce sulle prestazioni della soluzione. A seconda della frequenza con cui si desidera interrogare i dati, è consigliabile utilizzare una delle opzioni seguenti.
◦ Per interrogare frequentemente i dati, utilizzare un connettore JDBC per interrogare il database. Questo connettore JDBC può essere utilizzato con PostgreSQL
◦ Se non è necessario recuperare molto frequentemente dati cronologici, è possibile spostare tutti i dati in un'istanza separata di ThingWorx (in una tabella dati o uno stream) o in un server di database.