我有以下情况：
大约 7000 万台设备每 3~5 分钟向服务器发送一个信号，发送其 id、状态（在线或离线）、IP、位置（经纬度）、父节点和其他一些信息。
其他信息可能不是标准格式（所以我没有架构），但我仍然需要查询它。
设备可能会消失一段时间（或永远）在此过程中不发送信号。因此，如果设备在过去 X 天内没有发送信号，我需要一种方法来“忘记”设备。新设备也可能随时上线。
我需要查询所有这些数据。就像了解特定区域或 IP 范围内有多少设备离线一样。不会有很多查询同时运行。
一些查询需要快速运行（每个查询少于 3 分钟）并且在数据库更新的同时。所以我需要主要属性（id、状态、IP、位置和父节点）的索引。查询结果不需要 100% 准确，最终一致性很好，只要它们不需要太长时间（平均超过 20 分钟）才能出现在查询结果中。
我根本不需要坚持，如果停电了，失去一切也没关系。
考虑到这一切，我想使用 noSQL 方法，可能是 MongoDB 或 CouchDB，因为我有使用 MapReduce 和 Javascript 的经验，但我不知道哪个更适合我的问题（我倾向于 CouchDB）或者它们是否完全适合来处理如此庞大的工作量。我什至不知道我是否真的需要一个“传统”数据库，因为我不需要持久性到磁盘（也许主内存方法会更好？），但我确实需要一种方法来轻松构建自定义查询。
我发现的主要问题如下：
需要非常快速地插入/更新大量元组，我事先不知道我收到的信号是否已经在数据库中。几乎所有信号都将处于与上次相同的状态，因此可以通过 id 查询并检查元组是否更改，如果不执行任何操作，是否更新？
忘记离线设备。在夜间运行的批处理作业删除过期的元组可以解决这个问题。
不会有很多查询同时运行，但它们需要快速运行。所以我想我需要一个在集群的多个节点上执行单个查询的集群（CouchDB MapReduce 是否将工作负载拆分到集群的多个节点？）。我不确定我是否需要一个集群，一台更昂贵的机器可以处理所有负载吗？
我以前从未使用过 noSQL 系统，但我对这个主题有理论知识。