在工业互联网中，数据分级存储至关重要，因为它能够根据数据的价值和使用频率，将数据有效地分配到不同的存储介质上。这样的策略不仅有助于应对海量数据的挑战，优化存储资源，降低成本，还能确保数据的安全性和合规性，同时促进数据的共享和流通，从而提高整个工业系统的效率和响应速度。
TDengine 中的分级存储
TDengine 是一款专为物联网、工业互联网等场景设计的高性能时序数据库，它通过分级存储机制来优化数据存储效率和成本。
- 热数据（Hot Data）：存储在RAM（缓存）中，通常指的是最近一小时内的数据。这部分数据访问频率高，需要快速读写。
- 温数据（Warm Data）：存储在SSD（Tier 0）上，涵盖最近10天内的数据。相比热数据，温数据的访问频率较低，但仍需较快的读取速度。
- 冷数据（Cold Data）：存储在HDD（Tier 1）上，包括最近6个月的数据。这类数据访问频率进一步降低，可以使用成本更低的存储介质。
- 冻结数据（Frozen Data）：存储在S3（Tier 2）上，通常是最近3年的数据。这部分数据访问频率最低，适合长期存储。
例如，在一个工业制造企业中，实时监控的传感器数据（如温度、压力等）会被视为热数据，需要实时分析，因此存储在 RAM 中以实现快速访问；过去一周的生产线数据可能不需要实时分析，但仍可能用于近期的性能评估，因此作为温数据存储在 SSD 上；过去几个月的质量控制记录，可能偶尔用于趋势分析和报告，作为冷数据存储在 HDD 上；对于需要遵守法规要求保留多年记录的数据，如安全事故记录，可以作为冻结数据存储在成本更低的 S3 服务上。
