将会有REST API从移动设备收集数据。每个移动设备在将数据发送到API之前都会缓存数据（达到某个限制）。因此，例如，每4分钟，每个移动设备将向API发送50个数据行。一行看起来像这样：
{"uid": "123", "lon": "12.1", "lat": "12.1", "vel": "145", "timestamp": "12345"}
因此，例如，当有1000个有源器件时，可能会发生（最坏情况）将有1000个并行写入，每个写入将插入50＆＃34;行＆＃34;。所以事实上，API会在一瞬间尝试向数据库插入50k行。此外，如果每台设备每天发送2小时数据，那么每天将有1 500 000（150万）个新行。
稍后，所有收集的数据将以更大的块发送到另一个服务（由某种工作人员等待X行出现在DB中，他将把它们发送到外部服务）。可能会删除超过7天的所有行。此外，API端点之一将允许基于＆＃34; uid＆＃34;来检索过去7天中的一天的数据。 （user_id）和＆＃34;时间戳＆＃34;字段。
问题是使用哪个数据库（或数据库/工具的组合）来处理多次写入/秒？
我的第一个想法是使用DynamoDB，因为它超级易于扩展（我可以只购买写入/秒），但它不可能在一瞬间处理50k写入。所以我的第二个想法是使用一些中间数据库来缓存50行的块，这些行将由后台工作者/进程插入到主数据库中，同时具有处理块的一些限制。
我相信今天有很多应用程序从移动设备收集大量数据（如GPS位置，速度等） - 他们是如何做到的？
我不是在问dba，因为它可能不仅仅是数据库特定的问题。
答案 0 :(得分：1)
我刚刚将150万行插入完全索引的表中。我使用了单个线程，PostgreSQL数据库，在我的笔记本上运行。整件事花了45.1秒。
如果这是您的所有日常数据，请不要费心发明轮子。让自己获得PostgreSQL和多核服务器。