物联网设备产生大量高频数据，传统数据库难以满足其持续写入、时间查询和数据保留的需求。随着数据量增加，传统数据库面临写入瓶颈、查询效率低和存储成本上升等问题。时间序列数据库专为此设计，优化了数据存储、写入和生命周期管理，确保在生产环境中性能稳定。

构建产品推荐引擎需要结合传统数据库和向量数据库。传统数据库适合处理结构化数据和精确匹配，而向量数据库则用于语义搜索和相似性匹配。两者结合使用能更好地满足现代应用需求。

企业AI仍处于初期阶段，数据策略未能跟上AI的发展。Raj Verma指出，传统数据库无法满足AI时代的高并发需求，企业需整合数据以应对未来挑战。