面向物聯(lián)網(wǎng)的感知數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)(上)

面向物聯(lián)網(wǎng)的ThinkDB感知數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)（上）物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)功能為更清晰地描述物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，按照信息科學(xué)的視點(diǎn)，圍繞信息的流動(dòng)過(guò)程，抽象出物聯(lián)網(wǎng)的信息功能模型。?包括信息感知和信息識(shí)別；?信息感知指對(duì)事物狀態(tài)及其變化方式的敏感和知覺(jué)；信息獲取?信息識(shí)別指能把所感受到的事物運(yùn)動(dòng)狀態(tài)及其變化方式表示出來(lái)。信息傳輸?包括信息發(fā)送、傳輸和接收等環(huán)節(jié)，最終完成把事物狀態(tài)及其變化方式從空間（或時(shí)間）上的一點(diǎn)傳送到另一點(diǎn)的任務(wù)；這就是一般意義上的通信過(guò)程。信息傳輸?指對(duì)信息的加工過(guò)程，其目的是獲取知識(shí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)事物的認(rèn)知以及利信息處理用已有的信息產(chǎn)生新的信息，即制定決策的過(guò)程。?指信息最終發(fā)揮效用的過(guò)程，具有很多不同的表現(xiàn)形式；?其中最重要的就是通過(guò)調(diào)節(jié)對(duì)象事物的狀態(tài)及其變換方式，使對(duì)象處信息施效于預(yù)期的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。從數(shù)據(jù)的角度來(lái)看物聯(lián)網(wǎng)大量來(lái)源不同、結(jié)構(gòu)不同、產(chǎn)生方式不同、用途不同的數(shù)據(jù):

如何采好、管好、用好這些數(shù)據(jù)??設(shè)備狀態(tài)、過(guò)程狀態(tài)、訂單狀態(tài)等生產(chǎn)控制數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)：隨著時(shí)間而不斷變化，稱為“時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)”處理需求：及時(shí)獲取、及時(shí)響應(yīng)、及時(shí)展現(xiàn)、報(bào)警判斷、二次計(jì)算、歷史存儲(chǔ)、歷史查詢??設(shè)備信息、人員信息、統(tǒng)計(jì)信息等管理數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)：持久數(shù)據(jù)，無(wú)時(shí)間屬性處理需求：增、刪、改、查?實(shí)時(shí)M46A生產(chǎn)控制粼據(jù)生產(chǎn)控制戟據(jù)實(shí)時(shí)芙系戳據(jù)％■實(shí)時(shí)M46A生產(chǎn)控制粼據(jù)生產(chǎn)控制戟據(jù)實(shí)時(shí)芙系戳據(jù)％■一體化應(yīng)用管理數(shù)據(jù)管理*處理衛(wèi)管理一數(shù)據(jù)?J面向物聯(lián)網(wǎng)的全新數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)——集關(guān)系與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)功能于一身，是定位與調(diào)度、實(shí)時(shí)監(jiān)控、測(cè)試與仿真的智能化中樞。感知數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概述3.1ThinkDB基本概念ThinkDB系統(tǒng)主要面向工業(yè)綜合自動(dòng)化、兩化融合以及物聯(lián)網(wǎng)、廣域監(jiān)測(cè)監(jiān)控等應(yīng)用系統(tǒng)中的綜合數(shù)據(jù)管理需求，在繼承傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)管理模式基礎(chǔ)上，采用創(chuàng)新的實(shí)時(shí)-關(guān)系數(shù)據(jù)模型(RRM：Real-timeRelationalModel),融合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與在線處理的特點(diǎn)與要求，開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)的多元數(shù)據(jù)融合性數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。實(shí)時(shí)扌報(bào)采業(yè)ThinkDB應(yīng)用特點(diǎn)實(shí)阿采集與在境處理峯元數(shù)逞融合與組溟管鋰實(shí)時(shí)扌報(bào)采業(yè)ThinkDB應(yīng)用特點(diǎn)實(shí)阿采集與在境處理峯元數(shù)逞融合與組溟管鋰咼速處理 gggg「r、前耳綏構(gòu)化數(shù)據(jù)ThinkDB既可以按照傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)系數(shù)據(jù)管理，也可以在線存儲(chǔ)具有實(shí)時(shí)特性的時(shí)序數(shù)據(jù)；它既提供關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的SQL標(biāo)準(zhǔn)訪問(wèn)接口，也提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)特性的數(shù)據(jù)訂閱發(fā)布以及歷史斷面查詢以及歷史數(shù)據(jù)分析，同時(shí)提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與關(guān)系數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用、關(guān)聯(lián)訂閱和聯(lián)合分析等多種功能服務(wù)，為企業(yè)的綜合數(shù)據(jù)管理提供全方位的支持，是一款能夠滿足多行業(yè)、多領(lǐng)域的綜合數(shù)據(jù)處理需求的新型數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)：許多計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)要求在一定的時(shí)刻或者一定的時(shí)間期限內(nèi)自外部環(huán)境采集數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行及時(shí)的處理。他們所處理的這些數(shù)據(jù)往往是短暫有效的，即只在一定的時(shí)間范圍內(nèi)有效，如來(lái)自傳感器的溫度、壓力等數(shù)據(jù)以及工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)：針對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集、處理以及存儲(chǔ)管理而設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)旨在處理永久性數(shù)據(jù)，其設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)主要強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的完整性、一致性，提高系統(tǒng)的平均吞吐量等總體性能指標(biāo)，很少考慮與數(shù)據(jù)及其處理相關(guān)聯(lián)的時(shí)間限制。而實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)與事務(wù)具有時(shí)間相關(guān)的特性。目前，這類產(chǎn)品主要應(yīng)用在軍事、航空航天、測(cè)控、空間探索等領(lǐng)域。工廠數(shù)據(jù)庫(kù)：在工業(yè)領(lǐng)域廣泛提到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)主要是面向工業(yè)過(guò)程監(jiān)控與管理需求的過(guò)程數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，如OSIsoftPI以及啟信的ChinDB等。這些產(chǎn)品主要面向工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)的管理，由于生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)具有一定的時(shí)態(tài)屬性，因此這些產(chǎn)品也稱為工業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)或者工廠歷史數(shù)據(jù)庫(kù)。3.2系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)重要性的認(rèn)識(shí)越來(lái)越深刻，所要收集和管理的數(shù)據(jù)不在是原有單一的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而是融合了多種多樣的數(shù)據(jù)源類型，可能包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、流數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、文檔數(shù)據(jù)等等。企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了傳統(tǒng)模式范疇，更加強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的容量、多樣、價(jià)值與速度。ThinkDB感知數(shù)據(jù)庫(kù)的出現(xiàn)在企業(yè)對(duì)傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理需求的基礎(chǔ)上，增加和補(bǔ)充了對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性和多樣性的處理能力，解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)單一和獨(dú)立管理的問(wèn)題，更好的對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行了融合，從而增加了系統(tǒng)的含金量，使企業(yè)能在快速增長(zhǎng)和競(jìng)爭(zhēng)的潮流下占據(jù)有利先機(jī)。ThinkDB感知數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)定位為滿足企業(yè)應(yīng)用級(jí)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，能很好的滿足應(yīng)用級(jí)的數(shù)據(jù)管理需求，應(yīng)用需求包括如下幾個(gè)方面：數(shù)據(jù)類型多樣：數(shù)據(jù)來(lái)源既包括傳統(tǒng)管理型數(shù)據(jù)，又包括實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，特別適合物聯(lián)網(wǎng)、廣域監(jiān)測(cè)監(jiān)測(cè)以及綜合自動(dòng)化應(yīng)用；數(shù)據(jù)融合處理：多種數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫(kù)層面進(jìn)行融合應(yīng)用，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整合和處理，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)訪問(wèn)來(lái)源，方便后續(xù)的數(shù)據(jù)應(yīng)用；數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用：系統(tǒng)展示應(yīng)用包括頁(yè)面、表格、曲線、報(bào)表、綜合展示等，面向集成性高且綜合應(yīng)用展示的企業(yè)級(jí)綜合管理系統(tǒng)。表感知數(shù)據(jù)庫(kù)與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)感知數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則數(shù)據(jù)的完整性、一致性，保證事務(wù)的ACID屬性注重?cái)?shù)據(jù)的時(shí)態(tài)一致性，保證事務(wù)的實(shí)時(shí)性，優(yōu)先級(jí)事務(wù)處理管理對(duì)