高并发写入性能瓶颈

物联网监控系统往往需要同时处理上万台设备产生的数据，每秒写入量达几十万测点，日均入库数据达上亿条，传统时序数据库无法支撑如此高并发的数据写入需求，导致数据延迟并带来丢失风险。

数据分析功能欠缺

轨道交通物联网监控系统需对大量的历史数据进行分析处理，传统的数据库因为缺乏专业的时序数据处理分析能力，导致用户需要额外开发复杂函数才能实现设备状态分析、趋势预测等业务需求，显著增加了开发和维护成本。

实时响应能力不足

传统数据库方案在实时告警生成和设备状态监控方面存在较大延迟，无法满足地铁运营对关键设备异常快速响应的要求，影响运营安全和效率。

解决方案

针对上述场景的特殊需求，KaiwuDB 打造了一套地铁物联网监控系统解决方案——通过其高并发写入、丰富时序分析函数、实时查询性能及云边端一体化优势，有效解决了传统数据库在地铁运营中面临的性能瓶颈和挑战，在降本增效的同时，增强了数据安全性，并为决策制定提供了有力支持。

超高吞吐写入

支持千万级设备接入，支持毫秒级精度读写；基于“就地计算”技术，可实现百万级数据秒级写入、亿级数据秒级读取，轻松应对地铁设备的高频数据采集需求。

专业数据分析

提供丰富的时序专属分析和计算函数，进一步降低查询分析难度；支持自定义函数，并提供丰富的时间日期函数、数学函数、聚合函数等，大幅简化业务逻辑实现难度。

毫秒实时响应

通过优化查询引擎、智能索引等技术，实现百万级数据的毫秒级查询响应，及时分析响应设备状态的变化和异常情况，保证交通运营安全，提升效率。

KaiwuDB 的高并发处理设计，大幅提升了物联网监控系统设备海量数据高频的写入效率，确保数据及时、准确入库，从而避免数据丢失或延迟，为后续的分析和处理提供坚实基础。

KaiwuDB 自带时序专属分析和计算函数，无需用户另行编写复杂的自定义函数，大大降低了开发和维护的难度，有效节省了时间与人力成本，优化数据分析效率，有效提升了告警能力，大幅降低故障率。

通过物联网监控系统实时数据处理，系统可实现快速响应设备状态的变化和异常情况，帮助客户及时采取应对措施，避免潜在的风险和损失，提升监控系统的整体性能和价值。