物联网导论——数据库与物联网PPT学习教案

1、会计学1物联网导论物联网导论数据库与物联网数据库与物联网2数据库的起源与发展物联网数据的特点物联网与数据库数据库 与物联网第1页/共65页一. 数据库的起源和发展第2页/共65页数据库的起源和发展新兴数据库新兴数据库 关系数据库关系数据库 早期的数据库系统早期的数据库系统第3页/共65页早期的数据库系统 数据库起源于数据库起源于20世纪世纪60年代，年代，代表数据库主要有代表数据库主要有IBM的的SABRE、IMS，Cullinet的的IDMS等。等。SABRE全称全称Semi-Automated Business Research Environment，即半自动商用研究环境。即半自动商用研

2、究环境。第4页/共65页SABRE的起源美国航空公司乘客需求IBM公司第5页/共65页早期的数据库系统数据的存储结构依赖于数据的类型数据的存储结构依赖于数据的类型由于数据都存储在磁带上，支持由于数据都存储在磁带上，支持“查找查找”操作得付出相当大的代价操作得付出相当大的代价312“导航式数据库”的特点数据通过指针相互串联起来，为了访问到数据通过指针相互串联起来，为了访问到想要的数据，可能需要遍历整个数据库想要的数据，可能需要遍历整个数据库第6页/共65页数据库的起源和发展新兴数据库新兴数据库 关系数据库关系数据库 早期的数据库系统早期的数据库系统第7页/共65页关系数据库 关系数据库（Rela

3、tional database），是创建在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。第8页/共65页关系数据库“关系数据库之父”理论基础1970年年刊物Communication of the ACM论文“A Relational Model of Data for Large Shared Data banks”（大型共享数据库的关系模型）第9页/共65页关系数据库1974-1977年给数据库的历史留下了极为浓墨重彩的一笔。在此期间，加州大学伯克利分校开发的Ingres和IBM开发的System R,引领了关系数据库数十年的发展。第10页/共65页关系数据库

4、SybaseOracleSQL ServerIBM的的DB2IngresSystem R第11页/共65页关系数据库关系数据库的特点 以面向系统的观点组织数据以面向系统的观点组织数据 具有高度的数据和程序的独立具有高度的数据和程序的独立性性 数据具有共享性数据具有共享性关系数据库允许多个用户同时访问关系数据库允许多个用户同时访问4123第12页/共65页数据库的起源和发展新兴数据库新兴数据库 关系数据库关系数据库 早期的数据库系统早期的数据库系统第13页/共65页新兴数据库关系数据库关系数据库银行交易银行交易信息管理信息管理订单处理订单处理票务预定票务预定第14页/共65页新兴数据库计算机辅助

5、设计（CAD）计算机辅助制造（CAM）地理信息系统（GIS）动态网页新的挑战第15页/共65页新兴数据库缺乏对真实世界实体的描述缺乏对真实世界实体的描述缺乏对复杂查询的有效处理缺乏对复杂查询的有效处理缺乏对缺乏对Web应用的有效支持应用的有效支持关系数据库关系数据库的缺点的缺点第16页/共65页新兴数据库“NoSQL”数据数据库库不要求数据库具有确定的表模式通过避免连线操作提升数据库性能它针对非关系型、分布式的数据存储第17页/共65页新兴数据库补充补充不可替代不可替代“NoSQL”数据库关系数据库关系数据库“NoSQL”数据库和关系数据库的关系第18页/共65页20数据库的起源与发展物联网数

6、据的特点物联网与数据库数据库 与物联网第19页/共65页二.物联网数据的特点第20页/共65页物联网数据的处理数据存储数据存储数据查询数据查询数据融合数据融合第21页/共65页物联网数据的存储传感器所产生的数据可以存储在传感器的内部 发送回网络的网关集中式存储分布式存储第22页/共65页物联网数据的存储分布式汇聚点查询查询结果原始数据中缝节点存储节点节点传感器 实心存储 空心只传递 不存储数据汇聚点Sink数据的传输方向 传回：白色箭头 分发：橙色箭头第23页/共65页汇聚点查询查询结果原始数据节点传感器 不存在存储节点 数据汇聚点Sink数据的传输方向 传回白箭头 物联网数据的存储集中式第2

7、4页/共65页分布式 VS 集中式优点：1.数据存储在节点上，减少不必要的数据传输缺点：2.传感器故障时，内存中数据全部丢失4.存在“热点”问题优点：1.数据能永久保存，不存在历史数据的丢失2.查询请求 X 网络缺点：第25页/共65页物联网数据的查询方式快照3 快照1 快照2 基态快 照查 询连询查续第26页/共65页物联网数据的查询案例公交车综合信息处理平台弯道互联网用户1用户2站牌站牌RFID标签RFID标签一种基于物联网的公交车信息查询系统设计第27页/共65页29物联网数据的融合数据流数据融合数据流：数据流：单个传感器产生的数据数据融合：数据融合：利用计算机技术对时序获得的若干感知数

8、据，在一定准则下加以分析、综合，以完成所需决策和评估任务二进行的数据处理过程。数据融合需要解决的问题： 节点的选择 融合时机 融合算法第28页/共65页院系工作全空间数据不同于组合互补过程物联网数据的融合第29页/共65页传感器1传感器2 传感器n 传感器端存储 数据汇聚点端存储 连续查询 快照查询传感器物联网数据的融合存储查询查询结果数据流管理系统(Data Stream Management System,DSMS)第30页/共65页物联网数据的特点海量性海量性多态性多态性关联性及语义性关联性及语义性第31页/共65页2021-12-12持续地产生数据血压血糖浓度心率体温物联网数据的特点海

9、量性第32页/共65页2021-12-12同时连续地产生数据物联网数据的特点海量性第33页/共65页物联网数据的特点多态性光照度海拔高度温度“绿野千传”森林检测项目第34页/共65页物联网数据的特点多态性“绿野千传”森林检测项目不同的网络 不同的数据格式不同的设备 不同的数据精度不同的测量时间和条件 不同的数据值第35页/共65页物联网数据的特点关联性及语义性传感器传感器1传感器3传感器传感器2传感器传感器4描述同一个实体的数据在时间上具有关联性描述不同实体的数据在空间上具有关联性描述实体的不同维度之间具有关联性不同的关联性组合会产生丰富的语义第36页/共65页物联网数据的特点关联性及语义性3

10、0 80时间关联性：该传感器发生故障/周围环境发生了特殊变化空间关联性： 周围传感器温度都上升附近极大可能发 生了森林火灾 周围传感器温度保持不变该传感器的温度测量装置很可能发生故障第37页/共65页123123123第38页/共65页数据的查询数据的融合数据的海量性数据的多态性数据的关联性数据的存储第39页/共65页41数据库的起源与发展物联网数据的特点物联网与数据库数据库 与物联网第40页/共65页2021-12-12Company Logo 物联网、大数据与数据库的关系物联网与数据库 物联网环境下数据库系统的挑战第41页/共65页2021-12-12人工互联网物联网信息处理的演进过程在历

11、史上，人们需要人工地去采集信息，然后以人工的方式对信息处理，以文字后者口耳相传的方式对信息进行传播；计算机以及互联网的出现，将人们从繁重的信息处理任务中解脱出来，实现了信息以及信息传播的自动化；无线传感网络的出现，使信息的收集变得更加全面、更加智能、更加深入。第42页/共65页2021-12-12在没有互联网之前，要想知道城市当前的交通状况，只能通过实地勘察或像其他人询问的方式得到答案有了互联网，相关的信息会被志愿者或者交通观察员监测到，并放在网上供人们查阅有了无线传感网络，所有的交通信息都会被传感器自动侦测，自动联网更新。实时的交通状况被“一网打尽” 举例说明：人工互联网物联网第43页/共6

12、5页2021-12-12物联网世界 物联网将使得工业、农业、节能环保、商贸流通、交通能源、公共安全、社会事业、城市管理、安全生产等关乎人们衣食住行的方方面面都会变得智慧起来。 例如：在冷链物流中应用物联网技术，除了可以实现全程实时的温度监控，还能在无需打开冷藏装置情况下，即可快速批量读取温度信息。此外，通过安装RFID电子标签，可以实现产品防伪追溯，并且在仓储环节，实现自动移仓、盘仓等仓库管理，降低人工出错率并节省大量时间。第44页/共65页2021-12-12物联网产生大数据数据库支撑物联网大数据引发大数据引发数据库变革数据库变革与发展与发展.第45页/共65页2021-12-12上这么多，

13、中国联通改制就详细记录客户的上网记录一秒钟83万条。物联网、大数据与数据库的关系第46页/共65页2021-12-12Company Logo物 联 网 应 用 版 图物 联 网 分 析 大 数 据文字、图片、音频、视频等数字化信息呈指数式增长，大数据时代已经来临。全球信息总量每两年约增长一倍，2011年全球创建和复制的数据总量有ZB ，预计2020年将达到35ZB，是现在的50倍。*1TB (太字节)=1024GB, 1PB (拍字节)=1024TB, 1EB (艾字节)=1024PB, 1ZB (泽字节)= 1024 EB,第47页/共65页2021-12-12物联网、大数据与数据库的关系

14、第48页/共65页2021-12-12物联网、大数据与数据库的关系第49页/共65页2021-12-12Company Logo2012年，中国数据库软件市场规模达到亿元，同比增长14.84%。未来，在大数据等一系列因素的影响下，中国的数据软件市场规模将以超15%的增长率保持较为稳定增长，预计2015年中国数据库软件市场规划将达到亿元，年复合增长率达16.22%。中国数据库软件市场发展规模与预测第50页/共65页2021-12-12智能和管理智能。需要数据库的支撑。物联网、大数据与数据库的关系第51页/共65页2021-12-12传感器传输机制应用层数据库五官、皮肤神经人体的行为大脑数据库支撑

15、物联网第52页/共65页2021-12-12 无人驾驶汽车物联网据国外媒体报物联网据国外媒体报道，大数据分析师道，大数据分析师BigData创始人马创始人马克克冯冯里吉门纳姆（里吉门纳姆（Mark van Rijmenam）指出，无人驾驶汽）指出，无人驾驶汽车将配置有大量传感车将配置有大量传感器，每秒钟可生成器，每秒钟可生成1GB的数据。的数据。科斯洛斯基甚至预计科斯洛斯基甚至预计，未来汽车生成的数，未来汽车生成的数据将上传到云存储系据将上传到云存储系统，政府可以利用这统，政府可以利用这些数据提高行车安全些数据提高行车安全性。性。第53页/共65页2021-12-12Company Logo数

16、据挖掘数据挖掘数据处理数据处理数据存储数据存储数据收集数据收集 数据库选择数据保护 第54页/共65页数据库选择第55页/共65页附上时空标 志去伪存真 收集异源甚至是异构的数据与历史数据对照多角度验证数据的全面性和可信性数据收集第56页/共65页Company Logo目标目标技术技术方法方法优化优化要达到要达到低成本低成本、低能、低能耗、高耗、高可靠性可靠性目标目标冗余冗余配置配置、分、分布化布化和云和云计算计算技术技术必须建立标准的存储方法。必须建立标准的存储方法。将将分类存储方式分类存储方式应用到具体的使用场合。应用到具体的使用场合。通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标

17、签。通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第57页/共65页数据处理有些行业的数据涉及上百个参数有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在，其复杂性不仅体现在数据样本本身数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之更体现在多源异构、多实体和多空间之间的间的交互动态性交互动态性，难以用传统的方法描，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据高维图像等多媒体数据降维降维后度量与处后度量与处理，利用理，利用上下文关联进行语义分析上下文关联进行语义分析，从，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中大量动态而且可能是

18、模棱两可的数据中综合信息综合信息，并导出可理解的内容。，并导出可理解的内容。第58页/共65页 数据挖掘数据挖掘 目前，尽管计算机智能化目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，不上深层次的数据挖掘，现有的现有的数据挖掘算法数据挖掘算法在不在不同行业中难以通用。同行业中难以通用。数据挖掘是使结果可视化呈现，使结果更直观以便于洞察第59页/共65页Company Logo1应当既鼓励应当既鼓励面向群体、面向群体、服务社会的服务社会的数据挖掘，数据挖掘，又要防止侵又

19、要防止侵犯个体隐私犯个体隐私2既提倡数据既提倡数据共享，又要共享，又要防止数据被防止数据被滥用。滥用。3还需要界定还需要界定数据挖掘、数据挖掘、利用的权限利用的权限和范围。和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。

20、大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。第60页/共65页62数据库的起源与发展物联网数据的特点物联网与数据库数据库 与物联网第61页/共65页参考文献【1】张洪岩;励惠国;数字地球时代的地理信息科学A;2001年东北三省测绘学术与信息交流会论文集C;2001年【2】汤传勇;基于数字流域的左江流域生态环境评价研究D;广西师范学院;2010年任平;【3】仇巍巍;白玉江;周海滨;董开发;唐芳;数字区域三维空间信息支撑平台建设A;测绘通报测绘科学前沿技术论坛摘要集C;2008年【4】杨伟;基于物联网的高校实体档案智能管理研究J;兰台世界;2013年14期【5】孙其博;刘杰;黎羴;范春晓;孙娟娟;物联网:概念、架构与关键技术研究综述J;北京邮电大学学报;2010年03期 【6】杨倩;物联网关键技术及应用J;电信科学;2010年S1期 【7】曹振;邓辉;段晓东;物联网感知层的IPv6协议标准化动态J;电信网技术;2010年07期【8】贺延平;物联网及其关键技术J;电子科技;2011年08期 【9】程文青;赵梦欣;徐晶;改进的RFID动态帧时隙ALOHA算法J;华中科技大学学报(自然科学版);2007年06期 【10】林晓芳;浅