基于物联网海量数据处理的数据库技术分析与研究

随着物联网发展速度的不断加快,对海量数据处理技术也提出了更高的要求。物联网数据具有实时性、海量性与多态性、异构性等特点,因此其海量数据处理技术也具有一定的特殊性。针对物联网海量数据的新需求,本文首先对物联网数据海量性、异构性、数据多维性与数据关联性、实时性与动态化等特点进行了分析,在此基础上主要分析与研究了物联网海量数据处理的数据库技术,包括分布式内存数据库技术与分布式实时数据库技术两种。     

语义技术在物联网中的应用研究综述

信息感知为物联网应用提供信息来源,是物联网信息交互和协同的基础。但通过前端感知设备获取的感知信息存在不确定性、海量性、异构性等特征,不仅给受限感知网络在信息传输、存储和处理方面带来挑战,同时也给信息的统一表示和管理带来难度。日趋成熟的语义技术为该问题提供了新的思路。阐述了语义技术在物联网中的应用和发展。分析了物联网各个层面的语义需求,概述了语义技术应用于物联网资源描述和建模、感知数据表示和处理、感知数据标注、服务构建和提供、数据存储和查询等方面的研究进展,并指出了语义技术应用于物联网面临的挑战和进一步的研究方向。     

基于物联网海量数据处理的数据库技术分析与研究

物联网的快速发展,对海量数据处理技术要求越来越高。针对物联网数据的实时性、海量性、多态与异构性特征,文章通过对基于分布式内存数据库的数据库技术和基于云计算技术的分布式实时数据库技术的分析研究,认为以上两种数据库技术可以适合并满足物联网海量数据的处理需求。     

海量数据处理需求下的物联网实施数据库设计

在物联网快速发展中,处理大量数据成为了该领域关注的热点。在物联网环境下,数据具有异构性、多态性、实时性、海量性特征,而且人们对多元化处理的需求不断提高。针对这些问题,本文将会提出一种基于云算技术的一种分布式内存数据库技术,对该技术在海量物联网数据处理方面的应用进行分析。     

一种新的物联网传感器数据融合方法

针对现有技术中各种异构网络或多系统之间的数据融合难、网络利用效率低下等问题,本文研究了一种新的物联网传感器数据融合方法,设计了基于物联网传感器数据融合系统。该系统包括物联网结构层、传感器输出信号的预处理部分和信号分析处理部分,采用ADuC812单片机实现了海量数据的处理,并通过多种无线通信技术进行数据传输,通过物联网应用层可以实现人机交互。通过实验,本研究方案数据融合效果明显处于优势,并且数据分布情况呈随机性,提高了数据差异化融合能力。     

无线传感器网络中的数据查询

无线传感器网络以数据为中心,提供数据采集、处理和查询功能.数据查询是无线传感器网络研究中的重点和热点问题.本文从查询过程的角度出发,对目前传感器网络数据查询研究现状进行了系统总结.在此基础之上,考虑传感器网络的异构性,提出了一种基于感知数据之间的数据信息的查询模型,并设计了感知数据交互必须的数据标签,给出了这种数据查询的应用实例.分析表明,该种数据查询能够大大提高传感器网络的查询效率,同时增强网络的健壮性,延长传感器网络使用寿命.     

优化RFID数据压缩与存储算法的实现

随着物联网的快速发展,RFID作为物联网的核心技术已经广泛应用于物联网,由此带来海量的数据,而传统的关系数据库技术已经不能完全应对如此巨大的数据量以及基于海量数据的检索,由此提出了一种新的数据仓库结构RFID-Box.这种新的数据仓库结构RFID-Box主要利用大量物品的成批移动、数据泛化和部分路径的融合等特性来进行数据压缩和存储,极大地减少了存储空间,提高了查询效率.简单介绍海量数据压缩与存储算法的一种实现过程,并用C#语言实现算法结果.     

RFID数据仓库上的多时空粒度近似聚集查询

随着物联网的发展,以RFID为代表的物联网传感器数据的存储、查询、处理等课题正成为研究的热点。结合数据仓库时空维度和列存储的思想,建立了一种列式RFID数据仓库,并根据RFID的时空特性,设计了一种支持连续聚集查询的多时空粒度数据结构和快速更新算法。它去除了传统聚集查询的部分冗余操作,适合处理大规模RFID数据仓库上的连续实时聚集查询。通过实验证明,该模型与算法在一些典型的物联网应用中取得了较高的效率,可广泛地适用于海量RFID数据仓库上的OLAP分析。     

基于NoSQL的物联网数据本体模型存储技术研究与实现

随着信息技术的发展,物联网为实现万物互联互通孕育而生。数据存储是物联网重要部分,但是物联网数据具有海量、异构、复杂多变的特点。本文根据物联网数据的特点,提出一种基于No SQL数据库和本体概念模型的物联网中间数据存储模型,提出物联网数据存储的方案,解决了物联网海量异构数据存储的问题,并使用t DB数据库验证该方案在物联网存储方面的高效性。     

面向气象水文信息整合的网格模型

数据的高效获取.存储,传输和处理对气象水文信息系统至关重要,然而,管理这些存储在地理分布,异构数据源中的海量数据也是一个重大挑战.其难点在于如何处理数据源之间结构和语义异构性,如何提高分布式查询的效率、如何保证数据源中数据的安全性和查询的正确性.针对这些问题,提出了一种基于网格技术的气象水文信息整合模型.在模型中,存储管理器、查询管理器,事务管理器等组件之间交互协作以提供各种数据管理服务和保障.同时提出的类JDBC的资源统一访问接口模型,不仅可以实现异构数据库信息的整合,也可以实现异构数据库信息和特定格式的水文信息的统一整合.详细描述了各组件的功能作用和模型的工作机制.