物联网数据库系统

1、物联网数据库系统1物联网数据库功能为更清晰地描述物联网的关键环节，按照信息科学的视点，围绕信息的流动过程，抽象 出物联网的信息功能模型。?包括信息感知和信息识别；?信息感知指对事物状态及其变化方式的敏感和知觉；信'恩获取？信息识别指能把所感受到的事物运动状态及其变化方式表示出来。?包括信息发送、传输和接收等环节，最终完成把事物状态及其变化方式从空间（或时间）上扇一点彳专送至i另一点的往务；这就是一般意义上信息传输的通信过程。?指对信息的加工过程，其目的是获取知识，实现对事物的认知以及利、 土入/h 用已有的信息产生新的信息，即制定决策的过程。信息处理?指信息最终发挥效用的过程，具有很多

2、不同的表现形式；?其中最重要的就是通过调节对象事物的状态及其变换方式，使对象处信息施效于预期的运动状态。2从数据的角度来看物联网大量来源不同、结构不同、产生方式不同、用途不同的数据美域掂标财务做博客户信息人息有谚H划调度梧夺燧戒商物料信息迎备状志株作插令如何采好、管好、用好这些数据?设备状态、过程状态、订单状态等生产控制数据数据特点：随着时间而不断变化，称为“时态数据”处理需求：及时获取、及时响应、及时展现、报警判断、二次计算、历史存储、历史 查询，设备信息、人员信息、统计信息等管理数据数据特点：持久数据，无时间属性处理需求：增、删、改、查，体化艮用毓法村中同件，管理教据|,>生产控制教

3、据实目面向物联网的全新数据库系统集关系与实时数据库功能于一身，是定位与调度、实时监控、测试与仿真的智能化中枢。3感知数据库系统概述3.1 ThinkDB基本概念ThinkDB系统主要面向工业综合自动化、两化融合以及物联网、广域监测监控等应用系 统中的综合数据管理需求，在继承传统的关系数据管理模式基础上，采用创新的实时-关系数据模型(RRM： Real-time Relational Model )，融合实时数据采集与在线处理的特点与要求， 开发实现的多元数据融合性数据库系统。ThinkDB应用特点实KTOg 结构oag 耳庠构化数捌ThinkDB既可以按照传统结构化数据进行关系数据管理，也可以

4、在线存储具有实时特性的时 序数据；它既提供关系数据库的SQL标准访问接口，也提供实时数据特性的数据订阅发布以及历史断面查询以及历史数据分析，同时提供实时数据与关系数据的融合应用、关联订阅和联合分析等多种功能服务，为企业的综合数据管理提供全方位的支持，是一款能够满足多行业、多领域的综合数据处理需求的新型数据库产品。实时数据：许多计算机应用系统要求在一定的时刻或者一定的时间期限内自外部环境采集数 据，并对数据进行及时的处理。他们所处理的这些数据往往是短暂有效的，即只在一定的时间范围内有效，如来自传感器的温度、压力等数据以及工业现场的设备状态数据。实时数据库：针对实时数据的采集、处理以及存储管理而设

5、计的数据库系统。 传统的关系数 据库系统旨在处理永久性数据， 其设计与开发主要强调数据的完整性、 一致性，提高系统的 平均吞吐量等总体性能指标，很少考虑与数据及其处理相关联的时间限制。而实时数据库系统中的数据与事务具有时间相关的特性。 目前，这类产品主要应用在军事、航空航天、测控、 空间探索等领域。工厂数据库：在工业领域广泛提到的实时数据库系统主要是面向工业过程监控与管理需求的 过程数据管理系统， 如OSIsoft PI以及启信的ChinDB等。这些产品主要面向工业企业生产过 程数据的管理，由于生产过程数据具有一定的时态属性，因此这些产品也称为工业实时数据库或者工厂历史数据库。3.2系统的应用

6、领域随着大数据时代的来临，企业对数据重要性的认识越来越深刻，所要收集和管理的数据不在是原有单一的结构化数据，而是融合了多种多样的数据源类型，可能包括实时数据、非结构化数据、流数据、视频数据、文档数据等等。企业对数据的需求远远超过了传统模式范畴， 更加强调数据的容量、多样、价值与速度。ThinkDB感知数据库的出现在企业对传统结构化数据管理需求的基础上，增加和补充了对数 据实时性和多样性的处理能力，解决了传统数据单一和独立管理的问题，更好的对多源数据进行了融合，从而增加了系统的含金量， 使企业能在快速增长和竞争的潮流下占据有利先机。ThinkDB感知数据库系统定位为满足企业应用级的数据库系统，能

7、很好的满足应用级的数据 管理需求，应用需求包括如下几个方面：数据类型多样：数据来源既包括传统管理型数据，又包括实时监测数据，特别适 合物联网、广域监测监测以及综合自动化应用；数据融合处理：多种数据在数据库层面进行融合应用，并对数据进行有效的整合和处理，形成统一的数据访问来源，方便后续的数据应用；数据综合应用：系统展示应用包括页面、表格、曲线、报表、综合展示等，面向 集成性高且综合应用展示的企业级综合管理系统。表感知数据库与关系数据库的区别关系数据库系统感知数据库系统设计原则数据的完整性、一致性，保证事务的ACID属性注重数据的时态一致性，保证事务的 实时性，优先级事务处理管理对象静态存储、随机

8、读取连续有序、压缩存储、关联管理典型操作数据增删改，关系数据查询数据增删改，顺序扫描、持续查询、联合查询数据存储外存存储、被动查询、无压缩主存处理、时间索引、循环存储、数据压缩数据有效性持续有效瞬时有效，多级缓存ThinkDB系统组成ThinkDB数魅菅垃LL只ThinkDB服新管】虹R匚，*/匚*/JAVA H gSQlJ ODB 匚 DRWDO、NET | 扩展 $延£ 支持订岌布 jj散缨设计器ThinkDB实时数常同步工具教据K迁移工旦Chin DA等梆议数tfi采集接口KChin ST歌据HHU与gJUH试工111数据采集与模拟：ThinkDB的数据来源不同于传统的关系数据

9、库系统，特别是其中的实时数据，都是通过工业 总线协议或者定制接口从控制系统或者通过传感器硬件获取数据，并且这些数据是连续变化。ThinkDB提供一系列标准的采集接口程序，包括OPG MB/MB+、CAN等工业总线协议，还提供定制的二次开发框架，方便用户定制开发采集协议及程序。ThinkDB实时数据模拟器能够模拟产生多种变化趋势类型的实时数据，例如正弦数据、随机 数据等，并将产生的实时数据通过统一的数据采集接口发送到ThinkDB服务器中。用户可以对每个ThinkDB服务器中的点设置不同的发送规则，该软件将按照用户设置的发送规则模拟生成实时数据，从而方便用户进行系统调试以及模拟仿真。2数据库管理

10、工具：ThinkDB提供服务管理工具与数据管理工具；其中服务管理工具主要用于监测并控制ThinkDB系统相关服务的启动停止、参数配置以及运行状态监测。数据管理工具是ThinkDB感知数据库系统的主要管理组件之一，用户通过它能够实现从数据库创建到数据操作的一系列功能，主要包括以下功能：连接管理：用于ThinkDB数据管理工具与ThinkDB服务器之间建立连接和断开连接；点表管理：感知数据库中数据点表的管理功能，包括标签点的添加、修改、删除、点表导入、点表导出等；实时查询：对多个标签点的实时数据进行查询；历史查询：查询一个标签点的历史数据；断面查询：查询某一时刻点的数据；统计查询：统计一个标签点的

11、一时段的个数、最小值、最大值、求和、平均值等;数据订阅：对多个标签点进行订阅，实时监控标签点数据的变化；报警管理：用户可对标签点的数据设置报警阈值，当数据超过该阈值时产生报警信息，用户可查询各个标签点的报警信息；关系数据表的创建、修改、删除、查看，查看关联关系库视图、存储过程信息。关联查询：用户可以通过输入SQL语句，进行SQL语句执行，实现实时标签点和关系数据的关联查询。关联订阅：用户可以通过输入SQL语句，进行SQL语句执行，实现实时标签点和关系数据的关联订阅。3应用开发接口：ThinkDB系统提供封装的标准 API函数集合，将访问系统中不同数据库的常用 API函数组合 起来，支持对数据库

12、的相对透明访问， 极大的加速了数据库应用开发的进程。 为方便用户在 不同语言环境下进行应用开发， 系统提供的标准 API接口包括C+版、C#、JAVA版，此外， ThinkDB还提供基于SQL的关系数据以及扩展 SQL的管理数据访问。4系统外围工具集：数据库设计器：是否属于管理工具的一部分还是未提供？实时数据同步工具作为 ThinkDB感知数据库的一个独立的外围组件，它需要进行独立的安装。它支持两个ThinkDB感知数据库数据之间的数据通信，负责源数据库到镜像数据库的单向数 据传送；也支持 ThinkDB到ChinDB之间的实时数据同步。并且，实时数据同步工具支持跨网闸的数据同步，通过网络物理

13、隔离技术可以大幅提高了数据的安全性。数据库迁移工具支持数据从SQL Server关系数据库迁移到 ThinkDB数据库系统，并在此基础上构建多元融合性数据库。数据备份恢复工具是对 ThinkDB感知数据库的所有数据进行创建备份、还原备份、以及删除备份的工具。此工具可以通过两种方式进行使用， 一是通过备份与恢复的管理界面， 二是命 令行窗口，通过命令的方式进行使用，从而实现数据的全备份。5系统功能特点1. 独有的RR数据模型以创新性的RR数据模型为基础，支持实时数据、结构化数据、非结构化数据的融合与 统一存储管理，提供实时数据在线处理与完整的关系数据管理机制，从而解决应用系统 中多元数据管理混乱

14、以及数据处理的复杂性问题。2. 实时数据在线处理ThinkDB提供专用的数据采集端口，支持对分散、多元、动态的传感器以及设备运行数据的实时采集、在线处理与报警状态判定以及数据的压缩存储管理，满足工业现场以 及物联网监测监控应用中的实时数据管理需求。3. 历史数据高效压缩与存储系统以独有的历史数据压缩技术，支持对高速采集的海量数据进行长期的可靠存储，并 提供快速的数据查询以及分析手段，帮助用户充分挖掘这些数据的价值。4. 高可靠的数据下行通道ThinkDB提供专用的数据下行通道，有利于实现远程的系统控制以及配置功能，同时所 有的下行指令会在系统中精确记录，以便于事件的回溯与分析。5. 关联数据的订阅与发布ThinkDB提供实时数据与结构化关系数据的关联订阅，支持用户将需要持续关注的数据 告知系统，由系统自动进行条件匹配以及数据筛选，通过高效的分发机制使得客户端能 够实时掌握所关注数据的任何变化，保证分布的多客户端实现同步的更新，进一步提升 和完善了数据的应用模式。6. 丰富的数据接口及 SQL能力ThinkDB提供丰富的数据访问和录入接口，包括API编程接口（ C+/JAVA/C构、标准的ADO.NET/JDBC接口；同时，提供以 SQL92标准为基础的数据访问机制，通过适当扩展 SQL语义支持对实时数据的访问以及数据订阅发布，充分迎合用户的数据