根據各地公開的預測統計累加，至2015年中國物聯網產業整體規模將達到7500億元人民幣。對于物聯網核心技術之一的數據庫而言，其市場顯然是巨大的。而作為兩大數據庫之一的實時數據庫的市場則會因物聯網的廣泛開展，數據量呈級數增大，處理能力要求和數據精度要求的提高而呈現一個爆炸式增長的態勢。

        然而，目前看來，數據庫在物聯網整體架構里處在了一個比較尷尬的處境。大多的系統集成商不知道物聯網項目中應該采用什么樣的數據庫，這就造成了一些早期的物聯網項目在試點的時候是可行的，數據采集、挖掘挺順暢，但是一到推廣應用階段，系統一下子就跑不起來了。諸如此類的問題，有很多朋友都跟我提起過。

       我認為出現這樣的情況，有兩方面的原因。一，數據庫廠商宣傳不夠或宣傳夸大造成系統集成商的決策失誤，其中不能排除一些生產商有意的誤導；二，系統集成商犯了經驗主義的錯誤，以前一直好用的數據庫不一定能適應現在的局面，因為現在的物聯網比過往任何時候所覆蓋的采集點都要多，采集信號更復雜。

       所以選擇一個適合自己項目的數據平臺對整個項目成敗而言尤為重要，其原則有二：一，根據數據類別和實際應用選擇正確的數據庫類型。業務數據、管理數據要使用關系型數據庫，海量數據、實時數據要使用實時數據庫；二，必須具有前瞻性。目前物聯網項目大多是試點項目，涉及范圍小，應用程度淺，但是試點的最終目的是為了將來的廣泛深入應用，如果在初步設計的時候沒有考慮這一點的話，試點也就失去了試點本身的意義了。
 
       關于前瞻性，我鋪開講一下。前幾天我跟一位資深的物聯網專家在聊天，他說到據他知有一個實時監測項目用了一款比較廉價的關系型數據庫目前跑得好好的。我問采集點有多少，數據刷新頻率是多少。他說總共大約兩百個點，每十分鐘取一次數據。我說，將來這個項目在推廣的時候一定會有問題。然后我就給他打了這樣一個比方：讓劉翔跟普通人來個100米短跑比賽，一定能贏，但是劉翔一定比不過加特林（美國短跑名將），同樣加特林也不愿意和劉翔比跨欄。我打這個比方的意思是，關系型數據庫和實時數據庫在一定程度上有相似的性能，在某些方面也是相通的，但是一旦超過了一定的界限，細分的差異性就體現出來了，所謂術業有專攻。所以，試點項目用什么數據庫基本上都能達到要求，但是實際項目上還是需要有針對性的選擇，因此在做初步設計的時候必須選對路。

      另外，有些項目在做設計的時候僅僅關注實時發生的信息，而沒有考慮歷史數據存儲的問題，這也是比較可惜的。實時數據固然重要，歷史數據同樣不可缺少。我們的知識來自經驗，經驗需要長期積累，而這個積累過程其實就是一個記憶過程，一個沒有記憶力的人一定不能總結出有用的知識。同樣，物聯網要做到智能化則必須借助歷史數據來提取經驗進而轉化為知識，最后才能改進、優化。

      如果把物聯網比喻成人體的話，傳感器好比五官、皮膚，傳輸機制好比神經，應用層好比人體主動或被動的行為或反應，而數據庫無疑就是大腦，數據庫在整個物聯網中發揮著記憶（數據存儲）、分析（數據挖掘）的作用。生物進化的最后一步就是大腦的發育成熟，所以擁有發育成熟的大腦是智慧生物的標志，有了這顆大腦，我們才能長期記憶、思考、分析，傳授知識。同樣，沒有數據庫的物聯網是不完整的，選錯數據庫的物聯網是不完美的，而一個完整完美的物聯網系統必定需要一個最匹配的數據庫。