不管是采用以上的哪一种方案，都存在单位时间的读写次数达到系统处理上限，系统容量超出系统上限等困难，导致系统无法使用。可以通过引入网格数据库，或重新规划需保存的历史数据等方式解决这些难点问题，但都存在缺点，不是价格高，就是不得不损失相应功能。
引入实时数据库，只能部分解决此问题，举例说明，如果使用我们的实时数据库，单台服务器只能处理5000台左右车辆设备的数据采集和保存问题（经过定制改造，如果不改造，单服务器只能处理1000台车辆设备，该问题的瓶颈不在于性能，而在于点数限制，目前我们的标准实时数据库单台服务器只支持126000个数据点），仍不能处理高达50000台车辆设备。
这时，需要使用分布式实时数据库服务器来解决超大容量实时和历史数据访问，如下图所示可以看到，单台服务器处理5千台设备，处理的数据点为50万个，10台实时服务器能处理5万台设备，处理的总数据点为500万个，调度服务器对这10台服务器进行调度，使得10台服务器对外部而言（包括采集服务器和客户端）是透明的，外部只看到一台能处理500万数据点的大型实时数据库。
要实现一个分布式分布式实时数据库服务器，可能做得非常复杂，但对于大型远程移动监控系统中，可以简化处理，当然，这需要实时数据库支持层次点系统、设备模块、在线修改等功能的辅助支持。
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