电力系统产生的传感器数据以时间序列为主，设备分布广泛，数据上传频率高，且需具备强实时性和异常监控能力。
解决方案：
构建分布式时序数据库架构（如TimescaleDB、OpenTSDB），存储电压、电流、温度等监测数据。
边缘节点部署本地轻量数据库进行临时缓存与初步分析，核心系统集中存储关键指标。
接入AI模型对数据进行能耗预测与异常检测，实现自动负载调整与故障预警。
特点：
边缘计算与中心数据库协同；
高效压缩存储 + 写入优化；
能源预测与智能控制高度依赖实时性。
3. 交通行业：城市交通数据库架构
智慧交通系统管理的数据来源复杂，包括GPS数据、交通摄像头、信号灯系统、用户App定位数据等。
解决方案：
使用图数据库（如Neo4j）构建城市路网拓扑，分析交通流路径、瓶颈点与事故联动路径。
实时交通流数据通过流式平台处理后存入时序数据库，便于趋势预测。
可视化层采用GIS地图与BI工具联动展示拥堵热力图、路线优化建议等。
特点：
图模型天然契合交通网络；
实时与历史数据融合分析；
可支持智能调度、无人驾驶系统训练等应用。
十四、跨行业共性的数据库架构趋势
统一数据湖架构
越来越多行业采用“数据湖 + 数据仓库”的混合架构，在存储原始数据的 truemoney 数据 同时构建高效分析模型，实现数据的生命周期统一管理。
API化与服务化接口设计
特殊数据库趋向模块化与服务化，通过RESTful API、GraphQL等接口形式对外开放数据查询服务，提升数据共享和平台集成能力。
元数据管理与数据治理平台
在特殊数据库架构中，元数据管理系统日益成为核心，支持数据血缘追踪、权限审计和质量控制，尤其适用于医疗、金融等高合规性行业。