边缘节点与中心云之间、以及边缘节点之间的协同工作，离不开高效可靠的数据同步机制。
双向同步： 数据可以从边缘同步到云端进行聚合分析，也可以从云端同步配置、模型或指令到边缘。
冲突解决机制： 当同一数据在边缘和云端被修改时，需要有冲突检测和解决策略，例如乐观锁、最后写入者胜等。
增量同步与断点续传： 只同步发生变化的数据块，并在网络中断后能从上次中断处继续同步，提高效率和可靠性。
多主复制与最终一致性： 在某些分布式边缘场景下，多个边缘节点可能都是数据的主副本，通过最终一致性协议来保证数据的一致性。
4. 本地智能与边缘分析
边缘计算不仅仅是数据存储，更重要的是数据的本 泰国电话号码库 地处理和分析，以支持边缘智能应用。
内置AI推理： 部分边缘数据库开始集成轻量级的AI推理引擎，可以直接在数据库内部执行机器学习模型，对数据进行实时分类、预测等。
流式分析能力： 支持SQL或类SQL语言对实时数据流进行聚合、过滤、变换等操作，实现实时洞察。
事件驱动架构： 数据库可以与边缘事件总线集成，当特定事件发生时触发相应的数据库操作或业务逻辑。
传统的数据库通常被设计为支持OLTP（在线事务处理）或OLAP（在线分析处理）中的一种。而HTAP（Hybrid Transactional/Analytical Processing）技术旨在在同一个数据库中高效地处理这两种不同类型的工作负载。
技术实现：
列式存储与行式存储混合：例如，TiDB、CockroachDB 等通过将数据分片和智能路由结合，或使用不同的存储引擎来优化不同类型的查询。
内存计算：将热数据存储在内存中，大幅提高读写速度。
向量化执行：在处理批量数据时，以列为单位进行操作，提高CPU利用率。
多版本并发控制 (MVCC)：允许读写操作互不阻塞。
性能优势：
实时决策：分析可以直接在事务数据上进行，无需经过ETL过程，大大缩短了从事件发生到洞察产出的时间。
简化架构：消除了维护独立OLTP和OLAP数据库的复杂性，降低了数据复制和同步的开销。
数据新鲜度：分析结果始终基于最新数据。
适用场景：实时库存管理、欺诈检测、实时推荐系统等对数据新鲜度有极高要求的场景。