边缘计算数据库是部署在边缘设备或边缘服务器上，用于管理和处理边缘产生数据的数据库系统。它需要满足边缘环境的特殊要求，例如：
资源受限性： 边缘设备通常计算能力、存储空间和内存资源有限，数据库需要轻量级、占用资源少。
网络不稳定性： 边缘网络可能存在带宽限制、间歇性连接甚至完全离线的情况，数据库需要具备离线工作能力和数据同步机制。
数据多样性与异构性： 边缘设备产生的数据类型多种多样，包括传感器数据、视频流、日志数据、结构化或非结构化数据等，数据库需要支持多种数据模型。
低延迟要求： 边缘应用往往对响应时间有极高的要求，例如 阿根廷电话号码库 工业控制、自动驾驶等，数据库需要提供毫秒甚至微秒级别的数据访问速度。
数据安全与隐私： 边缘数据可能包含敏感信息，数据库需要提供本地化的数据加密、访问控制和隐私保护机制。
自治与协同： 边缘节点可能独立运行，但也需要与中心云或其他边缘节点进行数据同步和协同处理。
这些挑战促使边缘计算数据库在设计理念、架构和技术实现上与传统数据库有所不同。它更加强调本地化、实时性、轻量化和自治性。
数据虚拟化与API优先架构的结合
将数据虚拟化与API网关和微服务架构结合，可以构建一个高度灵活和可复用的数据服务层。
API优先：将数据仓库中的关键数据或分析结果封装成API，供内部应用、外部伙伴或微服务调用。
数据产品化：通过API将数据转化为可消费、可度量、可治理的数据产品。
性能优势：
解耦：将数据消费者与底层复杂的数据存储解耦，降低了消费者端的集成复杂性。
重用性：API可以被多个应用重复调用，避免重复开发。
实时性：对于实时分析结果，API可以提供近乎实时的访问。
安全性：API网关可以提供统一的认证、授权和流量控制，增强数据安全性。
挑战：API设计需要遵循统一标准；API管理和版本控制复杂。