工业互联网数据库的搭建需要结合具体的业务需求和技术条件进行综合考虑，确保能够满足实际需求，并具备良好的可扩展性和可维护性。工业互联网数据库的搭建需要考虑到数据采集、存储和管理等方面的需求。从搭建工业互联网数据库的方案做出以下整理：

确定数据需求：在搭建工业互联网数据库之前，需要明确需要收集哪些数据，包括传感器数据、生产过程数据、库存数据等等，以及这些数据的类型、格式和频率等。

选择数据库类型：根据数据需求，选择适合的数据库类型。常用的数据库类型包括关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL等)和非关系型数据库(如MongoDB、Cassandra等)。

确定数据存储方式：工业互联网数据库需要支持大量数据的存储和管理，因此需要选择合适的存储方式。常用的存储方式包括文件存储、分布式文件系统(如HDFS)和云存储(如Amazon S3)等。

建立数据管理机制：为了确保工业互联网数据库的安全性和可靠性，需要建立完善的数据管理机制，包括数据的分类、整理、清洗和备份等。

实现数据采集和传输：通过部署各类传感器、监控设备以及软件系统等，在生产过程中实时收集各种指标、参数和事件数据，并将这些数据传输到工业互联网数据库中。

进行数据处理和分析：利用大数据平台和相应的算法，对收集到的数据进行处理和分析，提炼出对企业有价值的信息，并生成相应的图表和报告等。

提供数据服务：通过API接口或其他方式，将工业互联网数据库中的数据提供给上层应用进行访问和使用，以满足不同业务需求。

总之，工业互联网数据库的搭建需要结合具体的业务需求和技术条件进行综合考虑，确保能够满足实际需求，并具备良好的可扩展性和可维护性。

保证实时的数据传输非常重要，因为这关系到生产过程的稳定性和产品质量。工业领域要保证实时的数据传输，需要选择合适的通信协议、保证网络稳定性、使用高效的数据传输方式、优化数据传输路径以及使用缓存技术等多种方法来提高数据传输的效率和实时性。通过以下几种方式可以实现提升数据实时传输效率，提升数据质量：

选择合适的通信协议：在工业领域，常用的通信协议包括Ethernet/IP、Profinet、Modbus等。这些协议都具有实时性，可以根据实际需求选择合适的协议。

保证网络稳定性：工业领域的数据传输需要稳定的网络环境。为了确保网络的稳定性，可以采用多种网络连接方式(如有线和无线)，同时使用网络冗余和备份技术来避免网络故障对数据传输的影响。

使用高效的数据传输方式：在工业领域，通常使用生产者/消费者模式进行数据传输。生产者将数据发送到网络中，消费者根据需要从网络中接收需要的数据。这种模式可以提高数据传输的效率和实时性。

优化数据传输路径：为了确保实时的数据传输，需要优化数据传输路径，减少数据传输的延迟和丢包等问题。可以通过选择合适的网络设备、优化网络拓扑结构等方式来实现。

使用缓存技术：在数据传输过程中，可以使用缓存技术来暂存待发送的数据，并保证数据的实时性。当网络连接恢复稳定时，再将缓存中的数据发送出去，以保证数据的完整性和实时性。

同时，对于带有时间标签需求，方便进行后续的物模型开发，推进设备预防式管理，可以选择时序数据库。时序数据库(Time series database)主要用于处理带时间标签(按照时间的顺序变化，即时间序列化)的数据。这些数据主要由电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据。这些工业数据的典型特点是：产生频率快(每一个监测点一秒钟内可产生多条数据)、严重依赖于采集时间(每一条数据均要求对应唯一的时间)、测点多信息量大(常规的实时监测系统均有成千上万的监测点，监测点每秒钟都产生数据，每天产生几十GB的数据量)。

时序数据库的核心需求是高效存储和查询大量时间序列数据，一般以时间(点或区间)建立索引。它支持插入操作，基本上没有更新的需求，数据量随着时间的推移而不断增加。时序数据库具备以下特点：

数据结构简单：某一度量指标在某一时间点只会有一个值，没有复杂的结构(嵌套、层次等)和关系(关联、主外键等)。

数据量大：由于时序列数据由所监控的大量数据源来产生、收集和发送，比如主机、IoT设备、终端或App等。

数据基本上都有时间属性，随着时间的推移不断产生新的数据。

数据量大，每秒钟需要写入成千万上亿条数据。

搭建一个稳定而高效的工业互联网数据底座，是保证数据可以驱动业务的基础。但是在选择数据库方式时，如何选择适合与本企业的数据库类型，合理的控制成本也尤为重要。工业互联网是一个需要高投资的领域，目前对于打造低成本工业互联网平台的概念提出者还较少，作者也是深耕与工业互联网领域，希望通过数字化人才、低代码平台、高性价比硬件等方式探索一条适用的工业互联网平台之路，希望更多有想法的专家加入一起，共同打造一个低成本工业互联网平台。