异步与批处理
异步I/O： 大多数边缘设备是非阻塞的，数据库操作可以采用异步I/O，避免阻塞应用程序，提高并发处理能力。
批量写入与读取： 减少单次I/O操作的开销，将多个小的写入请求聚合成一个大的批量写入，或者一次性读取多个数据块，显著提升吞吐量。
3. 边缘缓存与预取
本地缓存：减少对磁盘的访问，极大降低延迟。
数据预取： 基于历史访问模式或业务逻辑，预测接下来可能访问的数据，并提前加载到缓存中，进一步提升响应速度。
4. 计算下推与过滤
SQL或API计算下推： 将查询和分析逻辑尽可能地推送到数 捷克共和国电话号码库 据所在的边缘节点进行处理，避免将原始数据全部传输到上层进行计算。
边缘过滤： 在数据产生的第一时间进行粗粒度过滤，只传输有价值或符合条件的数据，减少传输量和后续处理负担。例如，只有当传感器读数超过阈值时才进行记录或上传。
5. 资源管理与调度
动态资源分配： 根据边缘设备的负载和应用优先级，动态调整数据库的CPU、内存和I/O资源分配。
任务调度优化： 智能调度数据库操作，避免资源争抢，确保关键任务的低延迟响应。例如，优先处理实时告警数据。