为了应对上述挑战并提供低延迟数据处理能力，边缘计算数据库通常融合了多项关键技术：
1. 轻量级与嵌入式设计
这是边缘数据库的首要特点。为了适应资源受限的边缘环境，数据库系统需要具备极小的体积、低内存占用和高效的CPU利用率。
嵌入式数据库： 许多边缘数据库采用嵌入式设计，可以直接 越南电话号码图书馆 集成到应用程序中，无需独立的数据库服务器进程。例如SQLite、RocksDB等，它们以库的形式提供数据存储和查询功能。
内存数据库： 对于对延迟要求极高的场景，将数据完全加载到内存中进行操作，可以极大地提升读写性能。但这也对内存管理和持久化机制提出了更高的要求。
定制化存储引擎： 针对特定数据类型（如时序数据、键值数据）进行优化的存储引擎，可以提供更高的存储效率和查询速度。
2. 时序数据处理能力
物联网设备源源不断地产生带时间戳的时序数据，例如传感器读数、设备状态、监控指标等。对这些数据的实时采集、存储、查询和分析是边缘计算的核心需求。
时序数据模型： 数据库需要有原生的时序数据模型，支持高效的时间范围查询、聚合和下采样。
数据压缩与去重： 时序数据往往具有重复性和冗余性，高效的压缩算法和去重技术可以减少存储空间占用，提高I/O效率。
连续查询与流处理： 能够对实时流入的时序数据进行连续查询和流式处理，例如异常检测、实时告警等。