你家智能电表每5分钟上报一次用电量，工厂里几百个传感器实时传温度、湿度、振动数据，共享单车锁每次开合都得记一笔——这些都不是偶尔蹦出来的数据，而是24小时不停歇的“数据洪流”。传统MySQL这类关系型数据库，在这种场景下经常卡住、慢得像拨号上网。
为啥关系型数据库在IoT里容易“喘不过气”
不是它不行，是设计初衷不同。关系型数据库讲究事务强一致、字段严格定义、多表关联查询。可物联网设备一多，比如一个城市部署上万传感器，每秒产生几十万条记录，还要求低延迟写入、灵活字段（今天加个GPS坐标，明天加个电池电压），硬套SQL结构反而拖后腿。
NoSQL才是IoT后台的“体力担当”
非关系型数据库不纠结表结构，天生为分布式、高吞吐、易扩展而生。拿几个常用类型来说：
时序数据库（如InfluxDB）：专为时间戳数据优化。你查“昨天下午3点到4点空调压缩机的运行频率”，它几毫秒就返回，不用建索引、不用JOIN，直接按时间范围切片。
文档数据库（如MongoDB）：每个设备上报的数据包格式可能不同——老款温湿度传感器只发两个字段，新款带光照+CO₂，照样能存。一条JSON直接入库：
{"device_id": "iot-8821", "ts": 1715678901, "temp": 26.3, "hum": 48, "light": 320}键值数据库（如Redis）：做实时缓存再合适不过。比如共享单车App打开瞬间，需要立刻显示附近3公里可用单车数量，这个数字从Redis里读比扫一遍全库快10倍以上。
真实小场景：用MongoDB接自家树莓派温控器
树莓派连DS18B20温度探头，Python脚本每30秒往本地MongoDB插一条：
db.sensors.insertOne({
"device": "raspi-garage",
"temp_c": 22.7,
"ts": new Date(),
"battery": 3.28
})字段随时增减，不用ALTER TABLE；想查车库最近两小时温度变化？一条聚合命令搞定：
db.sensors.aggregate([
{ $match: { device: "raspi-garage", ts: { $gt: ISODate("2024-05-14T10:00:00Z") } } },
{ $sort: { ts: 1 } }
])换作MySQL，光是为“battery”字段加一列，还得停服务改表结构——IoT设备可不会等你维护完再上报。
选型别光看名气，盯紧这三点
一是写入吞吐量：某款国产时序库实测单节点扛住80万点/秒，比老牌InfluxDB在同等配置下高30%；
二是边缘适配性：有些NoSQL支持嵌入式模式，直接跑在工业网关里，断网时先本地缓存，联网再同步；
三是运维轻量：别为了省事装个Elasticsearch集群，结果每天光调JVM参数就占半天——小项目用RocksDB封装的轻量引擎可能更实在。
说白了，数据库不是越贵越新越好，是看你手里的传感器报得多不多、掉线频不频繁、要不要半夜爬起来修库。IoT后台没那么多“银弹”，但选对NoSQL，真能少熬一半夜。