Database Management Systems in Smart Cities: Requirements for IoT and Time-Series Data

Abstract

Fremveksten av "Internet of Things" (IoT) de siste årene har åpnet opp endeløse muligheter, men kommer også med en del utfordringer. Smarte byer har vært et fenomen i snart et tiår og stadig flere byer rundt om i verden blir "smarte". Smarte byer samler inn data som kan brukes for å gjøre byer "smartere" både med tanke på infrastruktur og livskvalitet, men også med tanke på bærekraft. For å oppnå dette må store mengder data samles inn, prosesseres, lagres og analyseres. I denne masteroppgaven presenteres tre databasesystemer, MySQL, MongoDB og Cassandra. De blir studert med tanke på krav til håndtering av IoT data og tidsseriedata, som er funnet i et innledende litteraturstudie. Gjennom evaluering av eksperimenter og teori funnet i litteraturstudiet, viser dette prosjektet hvilke databasesystemer som kan passe for IoT data på et tidsserie format. MongoDB har et stort potensiale for dette ved å dekke nesten alle kravene for datahåndtering og databasesystemer funnet i teorien. Cassandra har gode resultater for spørringer hvor et tidsintervall hentes ut av databasen, men har problemer med aggregering av data. MySQL har noen store mangler med tanke på krav til datahåndtering, men resultatene av eksperimentene viser at MySQL gjør det omtrent like bra som MongoDB. Dette antyder at databasen kan bli brukt i IoT dersom mengden data er begrenset. Det konkluderes med at ingen av databasene som er studert i denne oppgaven er perfekte til bruk for IoT tidsseriedata i smarte byer, men alle har sine muligheter og begrensninger.

The emerge of the Internet of Things (IoT) has opened endless opportunities as well as challenges. Smart city is a domain utilizing IoT and has been a phenomenon for almost a decade. More cities across the world are becoming "smart" every year. Smart cities collect data that can make cities smarter both in the prospect of infrastructure and life quality, but also sustainability. To achieve this vast amounts of data are collected throughout the city and are processed, stored, and analyzed. In this thesis, three database systems, one relational database, MySQL, and two non-relational databases, Cassandra, and MongoDB are presented and reviewed in light of the requirements for IoT data management found in literature. Through experiments, and evaluation of theory based on a literature review, this thesis shows the potential of the three database systems of being suited for smart city data in a time-series format. MongoDB has promising results as it performs almost perfectly in terms of theoretical requirements. Cassandra shows great potential in terms of time-series storage because of its architecture, but have some limitations when handling aggregations. MySQL, have some large drawbacks based on the requirements but performed equally well as MongoDB for execution times, which shows that on limited data amounts, MySQL can work with IoT data. It is concluded that, as expected, none of the studied database systems are perfect for IoT and each has limitations and possibilities.