Web实时分析仪表板：应使用哪些技术？ （node / django，cassandra / mongodb ...）

Question

我们想开发一个仪表板来分析地理空间数据。 这是我们想要做的一种小而接近的方法：http://adilmoujahid.com/images/data-viz-talkingdata.gif

我们主要关心的是要使用的后端技术。 （前面将是D3.js，DC.js，leaflet.js ...）

在Django和node.js之间，我们认为我们将使用node.js，因为在执行此类任务时，其读取速度比Django快。但是我们不确定，我们愿意接受想法。

但是关于Mongo或Cassandra，我们是如此困惑。我们的数据主要是结构化的，因此将其存储在诸如Cassandra的表中将使其易于管理，而且Cassandra似乎具有更好的性能。但是，我们还拥有物联网设备数据，具有大量实时GPS位置...

您能给我们哪些建议以实现我们的目标？

TL；灾难恢复摘要；

• 具有数百个同时用户的仪表板。
• 存储的数据将主要是结构化的文本/数字，但还将包括图像，GPS阵列，IoT传感器，地理数据（矢量多边形和栅格）
• 数据库将收到来自传感器的高写入负载。
• 仪表板性能非常重要。实时读取数据比保持数据安全无虞更为重要。
• 大多数演算/数学将在客户端的浏览器中计算，服务器将尝试避免数学运算。

Answer 1

免责声明：我是DataStax员工，所以我将在Cassandra上发表评论。

如果可以围绕一组已知查询计划仪表板，那么

Cassandra是一个不错的选择。如果这些用户将从仪表板直接对数据库进行临时查询，则需要具有更多灵活性的功能，例如ElasticSearch或（无耻插件）DataStax Search。特别是如果您希望查询/数据库能够处理某些地理空间逻辑。

Answer 2

JaguarDB对地理空间数据（2D和3D）具有非常强大的支持。它使您可以在每个点位置存储多个测量值，而其他数据库仅支持一个测量值（pointm）。还支持许多复杂的查询，例如Voronoi多边形，凸壳。它是开源的，分布式和分片的，多列索引等。

Answer 3

关于Postgresql和Cassandra，它们之间在RAM / CPU / DISK使用方面有很大区别吗？

我们的用例不需要事务，它将在单个节点中，并且我们的Io​​T设备每秒可以写入多达500次数据。不过，我从中读到，与Potsgis搭配使用的地理数据要比cassandra更好。

根据此用例，您是否推荐Cassandra或Postgis？