物聯(lián)網(wǎng)導論-數(shù)據(jù)庫與物聯(lián)網(wǎng)課件

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數(shù)據(jù)庫與物聯(lián)網(wǎng)2數(shù)據(jù)庫的起源與開展物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫與物聯(lián)網(wǎng)一.數(shù)據(jù)庫的起源和開展數(shù)據(jù)庫的起源和開展新興數(shù)據(jù)庫關系數(shù)據(jù)庫早期的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)早期的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫起源于20世紀60年代，代表數(shù)據(jù)庫主要有IBM的SABRE、IMS，Cullinet的IDMS等。 SABRE全稱Semi-AutomatedBusinessResearchEnvironment，即半自動商用研究環(huán)境。SABRE的起源美國航空公司乘客需求IBM公司關系數(shù)據(jù)庫關系數(shù)據(jù)庫〔Relationaldatabase〕，是創(chuàng)立在關系模型根底上的數(shù)據(jù)庫，借助于集合代數(shù)等數(shù)學概念和方法來處理數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。關系數(shù)據(jù)庫“關系數(shù)據(jù)庫之父〞理論基礎1970年刊物?CommunicationoftheACM?論文“ARelationalModelofDataforLargeSharedDatabanks〞〔大型共享數(shù)據(jù)庫的關系模型〕關系數(shù)據(jù)庫 1974-1977年給數(shù)據(jù)庫的歷史留下了極為濃墨重彩的一筆。 在此期間，加州大學伯克利分校開發(fā)的Ingres和IBM開發(fā)的SystemR,引領了關系數(shù)據(jù)庫數(shù)十年的開展。關系數(shù)據(jù)庫SybaseOracleSQLServerIBM的DB2IngresSystemR關系數(shù)據(jù)庫關系數(shù)據(jù)庫的特點

以面向系統(tǒng)的觀點組織數(shù)據(jù)具有高度的數(shù)據(jù)和程序的獨立性

數(shù)據(jù)具有共享性關系數(shù)據(jù)庫允許多個用戶同時訪問4123數(shù)據(jù)庫的起源和開展新興數(shù)據(jù)庫關系數(shù)據(jù)庫早期的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)新興數(shù)據(jù)庫關系數(shù)據(jù)庫銀行交易信息管理訂單處理票務預定新興數(shù)據(jù)庫計算機輔助設計〔CAD〕計算機輔助制造〔CAM〕地理信息系統(tǒng)〔GIS〕動態(tài)網(wǎng)頁新的挑戰(zhàn)新興數(shù)據(jù)庫缺乏對真實世界實體的描述缺乏對復雜查詢的有效處理缺乏對Web應用的有效支持關系數(shù)據(jù)庫的缺點新興數(shù)據(jù)庫“NoSQL〞數(shù)據(jù)庫不要求數(shù)據(jù)庫具有確定的表模式通過防止連線操作提升數(shù)據(jù)庫性能它針對非關系型、分布式的數(shù)據(jù)存儲新興數(shù)據(jù)庫補充不可替代“NoSQL”數(shù)據(jù)庫關系數(shù)據(jù)庫“NoSQL〞數(shù)據(jù)庫和關系數(shù)據(jù)庫的關系20數(shù)據(jù)庫的起源與開展物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫與物聯(lián)網(wǎng)二.物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的處理數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)查詢數(shù)據(jù)融合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的存儲傳感器所產生的數(shù)據(jù)可以存儲在傳感器的內部發(fā)送回網(wǎng)絡的網(wǎng)關集中式存儲分布式存儲物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的存儲—分布式會聚點查詢查詢結果原始數(shù)據(jù)中縫節(jié)點存儲節(jié)點節(jié)點——傳感器實心—存儲空心—只傳遞不存儲數(shù)據(jù)會聚點Sink數(shù)據(jù)的傳輸方向傳回：白色箭頭分發(fā)：橙色箭頭會聚點查詢查詢結果原始數(shù)據(jù)節(jié)點——傳感器不存在存儲節(jié)點

數(shù)據(jù)會聚點Sink數(shù)據(jù)的傳輸方向傳回——白箭頭

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的存儲—集中式分布式VS集中式優(yōu)點：1.數(shù)據(jù)存儲在節(jié)點上，減少不必要的數(shù)據(jù)傳輸缺點：1.不利于長時間的任務2.傳感器故障時，內存中數(shù)據(jù)全部喪失3.通信開銷大4.存在“熱點〞問題優(yōu)點：1.數(shù)據(jù)能永久保存，不存在歷史數(shù)據(jù)的喪失2.查詢請求X網(wǎng)絡缺點：1.數(shù)據(jù)不完整2.傳感器能量損耗大物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的查詢方式快照3快照1快照2基態(tài)快照查詢連詢查續(xù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的查詢案例公交車綜合信息處理平臺彎道互聯(lián)網(wǎng)用戶1用戶2站牌站牌RFID標簽RFID標簽一種基于物聯(lián)網(wǎng)的公交車信息查詢系統(tǒng)設計29物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的融合數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)流：單個傳感器產生的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)融合：利用計算機技術對時序獲得的假設干感知數(shù)據(jù)，在一定準那么下加以分析、綜合，以完成所需決策和評估任務二進行的數(shù)據(jù)處理過程。數(shù)據(jù)融合需要解決的問題：節(jié)點的選擇融合時機融合算法院系工作全空間數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)包括確定的和模糊的，全空間和子空間的，同步的和異步的，數(shù)字的和非數(shù)字的；它是多維多源的，覆蓋全頻段。不同于組合組合：外部特性融合：內部特性是系統(tǒng)動態(tài)過程中的一種數(shù)據(jù)綜合加工處理互補過程數(shù)據(jù)表達方式互補結構上互補功能上互補不同層次的互補—數(shù)據(jù)融合的核心物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的融合傳感器1傳感器2…傳感器n傳感器端存儲

數(shù)據(jù)會聚點端存儲連續(xù)查詢快照查詢傳感器物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的融合存儲查詢查詢結果數(shù)據(jù)流管理系統(tǒng)(DataStreamManagementSystem,DSMS)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點海量性多態(tài)性關聯(lián)性及語義性2023/11/161.單個物體——持續(xù)地產生數(shù)據(jù)血壓血糖濃度心率體溫物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點——海量性2023/11/162.多個物體——同時連續(xù)地產生數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點——海量性物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點——多態(tài)性光照度海拔高度溫度“綠野千傳〞森林檢測工程物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點——多態(tài)性“綠野千傳〞森林檢測工程不同的網(wǎng)絡不同的數(shù)據(jù)格式不同的設備不同的數(shù)據(jù)精度不同的測量時間和條件不同的數(shù)據(jù)值物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點—關聯(lián)性及語義性傳感器1傳感器3傳感器2傳感器4?描述同一個實體的數(shù)據(jù)在時間上具有關聯(lián)性?描述不同實體的數(shù)據(jù)在空間上具有關聯(lián)性?描述實體的不同維度之間具有關聯(lián)性?不同的關聯(lián)性組合會產生豐富的語義物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點—關聯(lián)性及語義性30℃80℃時間關聯(lián)性：該傳感器發(fā)生故障/周圍環(huán)境發(fā)生了特殊變化空間關聯(lián)性：周圍傳感器溫度都上升—附近極大可能發(fā)生了森林火災周圍傳感器溫度保持不變—該傳感器的溫度測量裝置很可能發(fā)生故障123123123數(shù)據(jù)的查詢數(shù)據(jù)的融合數(shù)據(jù)的海量性數(shù)據(jù)的多態(tài)性數(shù)據(jù)的關聯(lián)性數(shù)據(jù)的存儲41數(shù)據(jù)庫的起源與開展物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫與物聯(lián)網(wǎng)2023/11/16CompanyLogo物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)庫

物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫的關系物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)庫

物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的挑戰(zhàn)2023/11/16物聯(lián)網(wǎng)的開展人工互聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)信息處理的演進過程在歷史上，人們需要人工地去采集信息，然后以人工的方式對信息處理，以文字后者口耳相傳的方式對信息進行傳播；計算機以及互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，將人們從繁重的信息處理任務中解脫出來，實現(xiàn)了信息以及信息傳播的自動化；無線傳感網(wǎng)絡的出現(xiàn)，使信息的收集變得更加全面、更加智能、更加深入。2023/11/16

城市交通信息處理演進在沒有互聯(lián)網(wǎng)之前，要想知道城市當前的交通狀況，只能通過實地勘察或像其他人詢問的方式得到答案有了互聯(lián)網(wǎng)，相關的信息會被志愿者或者交通觀察員監(jiān)測到，并放在網(wǎng)上供人們查閱有了無線傳感網(wǎng)絡，所有的交通信息都會被傳感器自動偵測，自動聯(lián)網(wǎng)更新。實時的交通狀況被“一網(wǎng)打盡〞

舉例說明：人工互聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)2023/11/16物聯(lián)網(wǎng)的根本概念物聯(lián)網(wǎng)世界

物聯(lián)網(wǎng)將使得工業(yè)、農業(yè)、節(jié)能環(huán)保、商貿流通、交通能源、公共平安、社會事業(yè)、城市管理、平安生產等關乎人們衣食住行的方方面面都會變得智慧起來。例如：在冷鏈物流中應用物聯(lián)網(wǎng)技術，除了可以實現(xiàn)全程實時的溫度監(jiān)控，還能在無需翻開冷藏裝置情況下，即可快速批量讀取溫度信息。此外，通過安裝RFID電子標簽，可以實現(xiàn)產品防偽追溯，并且在倉儲環(huán)節(jié)，實現(xiàn)自動移倉、盤倉等倉庫管理，降低人工出錯率并節(jié)省大量時間。2023/11/16物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫的關系物聯(lián)網(wǎng)產生大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫支撐物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)引發(fā)數(shù)據(jù)庫變革與開展.2023/11/16物聯(lián)網(wǎng)產生大數(shù)據(jù)

據(jù)美國報導，物聯(lián)網(wǎng)一分鐘可以產生非常多的東西，蘋果下載2萬余次，一分鐘會上傳10萬條新微博，全世界物聯(lián)網(wǎng)上虛擬網(wǎng)絡上，產生了大量的數(shù)據(jù)。

國外的這些公司數(shù)據(jù)量不一定有中國大，中國淘寶網(wǎng)在雙十一一天創(chuàng)收10.5億，新浪微博晚上有100萬以上的響應請求，中國聯(lián)通也進行大數(shù)據(jù)搜集，他們以前給用戶每一個月發(fā)一個帳單，很多用戶認為我沒有上這么多，中國聯(lián)通改制就詳細記錄客戶的上網(wǎng)記錄一秒鐘83萬條。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫的關系2023/11/16CompanyLogo物聯(lián)網(wǎng)產生大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)應用版圖物聯(lián)網(wǎng)分析大數(shù)據(jù)文字、圖片、音頻、視頻等數(shù)字化信息呈指數(shù)式增長，大數(shù)據(jù)時代已經來臨。全球信息總量每兩年約增長一倍，2021年全球創(chuàng)立和復制的數(shù)據(jù)總量有1.8ZB，預計2021年將到達35ZB，是現(xiàn)在的50倍。*1TB(太字節(jié))=1024GB,1PB(拍字節(jié))=1024TB,1EB(艾字節(jié))=1024PB,1ZB(澤字節(jié))=1024EB,2023/11/16大數(shù)據(jù)引發(fā)數(shù)據(jù)庫行業(yè)變革與開展

數(shù)據(jù)庫市場成形于上個世紀80年代。近年來隨著云計算、大數(shù)據(jù)應用的興起，面對爆發(fā)式增長的海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫已難以應對;面對以視頻、圖片、文字等非結構化數(shù)據(jù)為主的大數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)商業(yè)智能系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析軟件缺少有效地分析工具和方法。大數(shù)據(jù)引發(fā)數(shù)據(jù)庫行業(yè)變革

。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫的關系2023/11/16大數(shù)據(jù)引發(fā)數(shù)據(jù)庫行業(yè)變革與開展

大數(shù)據(jù)引發(fā)數(shù)據(jù)庫行業(yè)架構創(chuàng)新。美國著名數(shù)據(jù)庫科學家邁克爾?斯通布雷克(MichaelStonebraker)指出，行業(yè)技術的開展趨勢是由一種架構支持所有應用轉變?yōu)橛枚喾N架構支持多類應用。在大數(shù)據(jù)和云計算的背景下，這一理論導致了數(shù)據(jù)庫市場的大裂變：數(shù)據(jù)庫市場分化為三大陣營，包括OldSQL(傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫)、NewSQL(新型數(shù)據(jù)庫)和NoSQL(非關系型數(shù)據(jù)庫)。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫的關系2023/11/16CompanyLogo中國數(shù)據(jù)庫軟件市場現(xiàn)狀與開展2021年，中國數(shù)據(jù)庫軟件市場規(guī)模到達53.15億元，同比增長14.84%。未來，在大數(shù)據(jù)等一系列因素的影響下，中國的數(shù)據(jù)軟件市場規(guī)模將以超15%的增長率保持較為穩(wěn)定增長，預計2021年中國數(shù)據(jù)庫軟件市場規(guī)劃將到達83.44億元，年復合增長率達16.22%。中國數(shù)據(jù)庫軟件市場開展規(guī)模與預測2023/11/16數(shù)據(jù)庫支撐物聯(lián)網(wǎng)

-數(shù)據(jù)庫支撐物聯(lián)網(wǎng)，數(shù)據(jù)庫的作用包括收集傳感性的數(shù)據(jù)，還有實物跟虛擬物要結合起來。例如，今天北京交通堵塞，但是并不知道堵塞原因，如果政府發(fā)布消息和市民微博發(fā)布消息結合起來就知道發(fā)生什么事，物聯(lián)網(wǎng)要過濾，過濾要有一定模式。-要實現(xiàn)真正的物聯(lián)網(wǎng)，需要海量地址，海量帶寬，海量存儲，而且需要極高的通信智能和管理智能。需要數(shù)據(jù)庫的支撐。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫的關系2023/11/16傳感器傳輸機制應用層數(shù)據(jù)庫五官、皮膚神經人體的行為大腦數(shù)據(jù)庫支撐物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)——人體2023/11/16

無人駕駛汽車物聯(lián)網(wǎng)據(jù)國外媒體報道，大數(shù)據(jù)分析師BigData—Startups創(chuàng)始人馬克·馮·里吉門納姆〔MarkvanRijmenam〕指出，無人駕駛汽車將配置有大量傳感器，每秒鐘可生成1GB的數(shù)據(jù)。科斯洛斯基甚至預計，未來汽車生成的數(shù)據(jù)將上傳到云存儲系統(tǒng)，政府可以利用這些數(shù)據(jù)提高行車平安性。2023/11/16CompanyLogo物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)庫選擇數(shù)據(jù)保護

數(shù)據(jù)庫選擇附上時空標

志去偽存真

收集異源甚至是異構的數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)對照多角度驗證數(shù)據(jù)的全面性和可信性數(shù)據(jù)收集CompanyLogo數(shù)據(jù)存儲目標技術方法優(yōu)化要到達低本錢、低能耗、高可靠性目標冗余配置、分布化和云計算技術必須建立標準的存儲方法。將分類存儲方式應用到具體的使用場合。通過過濾和去重，減少存儲量，同時參加便于日后檢索的標簽。數(shù)據(jù)處理 有些行業(yè)的數(shù)據(jù)涉及上百個參數(shù)，其復雜性不僅表達在數(shù)據(jù)樣本本身，更表達在多源異構、多實體和多空間之間的交互動態(tài)性，難以用傳統(tǒng)的方法描述與度量，處理的復雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數(shù)據(jù)降維后度量與處理，利用上下文關聯(lián)進行語義分析，從大量動態(tài)而且可能是模棱兩可的數(shù)據(jù)中綜合信息，并導出可理解的內容。

數(shù)據(jù)挖掘

目前，盡管計算機智能化有了很大進步，但還只能針對小規(guī)模、有結構或類結構的數(shù)據(jù)進行分析，談不上深層次的數(shù)據(jù)挖掘，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘算法在不同行業(yè)中難以通用。數(shù)據(jù)挖掘是使結果可視化呈現(xiàn)，使結果更直觀以便于洞察CompanyLogo數(shù)據(jù)平安1應當既鼓勵面向群體、服務社會的數(shù)據(jù)挖掘，又要防止侵犯個體隱私2既提倡數(shù)據(jù)共享，又要防止數(shù)據(jù)被濫用。3還需要界定數(shù)據(jù)挖掘、利用的權限和范圍。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)本身的平安性也是值得特別關注的，要注意技術平安性和管理制度平安性并重，防止信息被損壞、篡改、泄露或被竊，保護公民和國家的信息平安。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)本身的平安性也是值得特別關注的，要注意技術平安性和管理制度平安性并重，防止信息被損壞、篡改、泄露或被竊，保護公民和國家的信息平安。62數(shù)據(jù)庫的起源與開展物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫與物聯(lián)網(wǎng)參考文獻【1】張洪巖;勵惠國;;數(shù)字地球時代的地理信息科學[A];2001年東北三省測繪學術與信息交流會論文集[C];2001年【2】湯傳勇;基于數(shù)字流域的左江流域生態(tài)環(huán)境評價研究[D];廣西師范學院;2021年任平;【3】仇巍巍;白玉江;周海濱;董開發(fā);唐芳;;數(shù)字區(qū)域三維空間信息支撐平臺建設[A];?測繪通報?測繪科學前沿技術論壇摘要集[C];2021年【4】楊偉;;基于物聯(lián)網(wǎng)的高校實體檔案智能管理研究[J];蘭臺世界;2021年14期【5】孫其博;劉杰;黎羴;范春曉;孫娟娟;;物聯(lián)網(wǎng):概念、架構與關鍵技術研究綜述[J];北京郵電大學學報;2021年03期【6】楊倩;;物聯(lián)網(wǎng)關鍵技術及應用[J];電信科學;2021年S1期【7】曹振;鄧輝;段曉東;;物聯(lián)網(wǎng)感知層的IPv6協(xié)議標準化動態(tài)[J];電信網(wǎng)技術;2021年07期【8】賀延平;;物聯(lián)網(wǎng)及其關鍵技術[J];電子科技;2021年08期【9】程文青;趙夢欣;徐晶;;改進的RFID動態(tài)幀時隙ALOHA算法[J];華中科技大學學報(自然科學版);2007年06期【10】林曉芳;;淺談我國物聯(lián)網(wǎng)產