物联网行业不再仅仅只是设备的接入，设备接入后数据的采集和融合，以及融合后的分析，会为整个社会带来重要的价值。数据，让我们更真实的了解社会与自然，让人与自然、与社会更加的融合。但物联网也远没你想的那么难，经典的物联网架构分为感知层、网络层和应用层。感知层主要包括传感器网关、节点等数据采集工具;采集到的数据再经过互联网、移动通信网等传输网传递到物联网的“大脑”-应用层加以分析应用。随着物联网的越来越广泛使用，特定应用场景的需求也越发明显，如智能物流中需要对地理位置信息处理需求强烈;公安刑侦中的模糊化搜索等等。这不仅对物联网中的硬件是个挑战，同时对物联网中数据库管理系统也提出了更高的要求。

　　本文即为大家分享关于PostgreSQL如何搞定物联网的“独孤九式”——

　　总诀式-知己知彼、百战不殆

　　图一 总诀式-知己知彼、百战不殆

　　正如兵家讲究知己知彼，百战不殆一样，要真正实现万物互联、互通的物联网，就要熟知特定场景的具体要求，有针对性地给出解决方案。通过对智能家居、环境监测、城市交通、个人保健等具体场景的分析，可以对物联网应用场景特性做一个小结：

　　数据量大 (压缩、数据处理能力);

　　数据有时序、时空、文本属性 (时序、地理位置、文本数据处理能力);

　　某些数据难以结构化，如图像处理 (自定义能力、扩展能力、非结构化数据处理能力);

　　数据处理实时性高 (流式处理能力);

　　数据维度多，相关性复杂 (复杂查询、统计分析能力);

　　有模糊、相似度查询需求 (数据归类、索引功力);

　　某些场景行锁竞争强烈 (秒杀特性功能)。

　　有了总诀式作为心法总纲，就可以针对特定的“招式”一一破解。

　　破剑式 - 搞定非结构化、定制数据对象

　　图二 破剑式 - 搞定非结构化、定制数据对象

　　要知道很多数据是不可以预先结构化的，或者是经过产品迭代过程后，预先结构化不再起作用，如图像处理等。因此非结构化的处理在物联网中显得尤为重要。

　　PostgreSQL是这样来应对非结构化数据场景的：首先PostgreSQL支持JSONB数据类型，该数据类型非常适合非结构化数据场景，例如传感器采集的数据以JSON格式上传;其次在定制数据对象方面，PostgreSQL开放了类型扩展和索引扩展两类接口，使用者无需关注数据库内核的实现方式，只需要关注业务本身。比如电路板的质量检测场景，使用者只需要关注焊点是否虚焊，然后再通过开放的接口将其对象化到数据库中;同时PostgreSQL中的自定义函数支持C、Python、Java等多种语言定义，扩展性极高。