数字孪生技术需要共享知识产权

其中，4月份5G手机上市新机型22款，占同期手机上市新机型数量的45.8%。1-4月，国内市场5G手机累计出货量3044.1万部、上市新机型累计65款，占比分别为33.6%和47.4%。

但消费者购买5G手机或并不是5G手机已完全满足了消费者的预期，更多是厂商与运营商的推动所致——对比去年与今年的厂商表现可以明显的看到，手机厂商从去年的4G到5G并重的策略到今年全力投入5G的转变。

去年下半年开始，我们看到厂商们在一手降价清4G手机库存，一手筹谋5G手机，而今年则是全力投入5G手机。除了苹果之外，华米OV三星都在密集发布5G新机，用户在手机上的消费选择，一定程度上被厂商的5G手机的宣传与定价策略所引导。

这体现在多个方面：

其一是厂商将5G手机的产品价格覆盖区间不断扩大，从1500元~7000元都有相应的5G手机，这几乎等于封堵消费者选择4G手机的价格区间。

其二是将同一型号的5G版与4G版手机的价格差缩小。在去年，同型号手机中5G版比4G版高出了超千元的价格，这反而让消费者在选择4G还是5G时举棋不定，犹疑不决，而今年厂商们将4G版与5G版的价差进一步缩小，不少厂商将价格差拉到了几百元，比如红米K30的5G版与4G版的差价仅为400元。这其实是一种锚点效应，通过一个参考价格对比，推动消费者购买5G手机。

其三，消费者购机倾向于一步到位。当前的手机产品使用周期一般是1~3年，未来3年，5G信号的逐步覆盖已经是大趋势，如果购买的手机不具备5G功能，则意味着未来1―3年无法使用5G功能与相关的应用。从使用周期角度来看，5G体验覆盖了新机使用的中后期，消费者对于非苹果手机的选择上，多数不再考虑4G，而是直接换5G。



 

• 数据提取和聚合：从设备收集和汇总数据后，通常会高速处理数据，尤其是如果遥测和命令数据来自高速流时。此类数据需要用于遥测的高性能读取和用于命令数据的高性能写入以及高可靠性和可用性。
• 边缘分析：许多数据流体系结构都包括相对靠近设备本身的边缘分析。数据需求包括数据转换、过滤、充实和任何其他聚合。边缘分析数据库需要高速读写功能和极低的延迟，还需要支持分析工具和解决方案的能力。
• 核心分析：随着数据的进一步聚合(可能在基于云的核心中)，它可能需要进行额外的转换、丰富和分析。核心分析数据库平台需要高可用性。它还可能需要分发并支持流分析。
• 管理控制台需要捕获和显示设备数据，包括元数据、操作数据和状态数据。它应包括可视化和仪表板功能，并要求毫秒级的延迟。
• 商业分析： IoT网络中的数据通常需要集成到更大的数据湖中，数据科学家可以在其中运行分析和AI。 IoT数据库需要与企业现有的业务分析或可靠的数据仓库和分析集成。

4. 根据功能需求确定数据库性能需求

简而言之，数据库通常会在性能(读写响应时间)和寿命(数据必须保留并保持最新状态的时间)之间进行权衡。

接收和边缘分析需要非常低的延迟和高性能，但通常不需要将大量数据保留很长时间。相比之下，业务分析数据库需要将大量数据保留数月、数年或数十年，但不需要亚毫秒级的响应时间。这种功能上的差异导致需要多个集成的IoT数据库，而不是单个数据库类型。

5. 应用其他业务需求

性能不是唯一的要求。其他因素包括提供商如何通过许可费用为服务定价、数据库的位置、组织使用开放源代码工具和资源的立场以及将与IoT数据库集成的旧环境等等。


 

•  独立的列。索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数。
• 2 前缀索引和索引选择性。这二者实际上是相互制约的关系，制约条件在于前缀的长度。一般应选择足够长的前缀以保证较高的选择性(保证查询效率)，同时又不能太长以便节省空间。
• 3 尽量使用覆盖索引。覆盖索引是指一个索引包含所有需要查询的字段的值，这样在查询时只需要扫描索引而无须再去读取数据行，从而极大的提高性能。
• 4 使用索引扫描来做排序。要知道，扫描索引本身是很快的，在设计索引时，可尽可能的使用同一个索引既满足排序，又满足查找行数据。

最后，在建立索引时给几个小贴士：

• 1 优先使用自增key作为主键
• 2 记住最左前缀匹配原则
• 3 索引列不能参与计算
• 4 选择区分度高的列作索引
• 5 能扩展就不要新建索引

6 总结

索引的概念和原理是我们在了解和精通数据库过程中无法逃避的重点，而事实上建立高性能的索引对实际的应用场景也具有重要意义。本文的目的依旧是由浅入深的介绍索引这么个东西，从概念到实现再到最终的优化策略。

点到为止，学无止境。掌握了基本的理论和概念后，还需要在实际的服务器开发场景中针对具体的问题和服务进行索引优化方案的设计和使用。功力不够，仍需努力。

7 Reference

（编辑：周口站长网）

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