物联网导论PPT——数据库与物联网65.pptx

《物联网导论PPT——数据库与物联网65.pptx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《物联网导论PPT——数据库与物联网65.pptx（65页珍藏版）》请在课桌文档上搜索。

1、,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,一.,数据库的起源和发展,数据库的起源和发展,新兴数据库,关系数据库,早期的数据库系统,早期的数据库系统,数据库起源于20世纪60年代，代表数据库主要有IBM的SABRE、IMS，Cullinet的IDMS等。,SABRE全称Semi-Automated Business Research Environment，即半自动商用研究环境。,SABRE的起源,美国航空公司,乘客需求,IBM公司,早期的数据库系统,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“查找”操作得付出相当大的代价

2、,3,1,2,“导航式数据库”的特点,数据通过指针相互串联起来，为了访问到想要的数据，可能需要遍历整个数据库,数据库的起源和发展,新兴数据库,关系数据库,早期的数据库系统,关系数据库,关系数据库（Relational 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。,关系数据库,“关系数据库之父”,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）,关系数据库,1974-1977年给数据库的历

3、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。,关系数据库,Ingres,System R,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,具有高度的数据和程序的独立性,数据具有共享性,关系数据库允许多个用户同时访问,4,1,2,3,数据库的起源和发展,新兴数据库,关系数据库,早期的数据库系统,新兴数据库,新兴数据库,计算机辅助设计（CAD）,计算机辅助制造（CAM）,地理信息系统（GIS）,动态网页,新的挑战,新兴数据库,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Web应用的有

4、效支持,新兴数据库,“NoSQL”数据库,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,新兴数据库,“NoSQL”数据库和关系数据库的关系,20,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,二.,物联网数据的特点,物联网数据的处理,数据存储,数据查询,数据融合,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,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

5、 分发：橙色箭头,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,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：1.不利于长时间的任务2.传感器故障时，内存中数据全部丢失3.通信开销大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：1.数据不完整2.传感器能量损耗大,物联网数据的查询方式,快照3 快照1 快照2 基态,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

6、基于物联网的公交车信息查询系统设计,29,物联网数据的融合,数据流数据融合,数据流：单个传感器产生的数据数据融合：利用计算机技术对时序获得的若干感知数据，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,数据包括确定的和模糊的，全空间和子空间的，同步的和异步的，数字的和非数字的；它是多维多源的，覆盖全频段。,组合：外部特性融合：内部特性 是系统动态过程中的一种数据综合加工处理,数据表达方式互补结构上互补功能上互补不同层次的互补数据融合的核心,物联网数据的融合,传感器1传感器2 传感器n,传感器端存储 数据汇聚点端

7、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),物联网数据的特点,海量性,多态性,关联性及语义性,2023/4/26,1.单个物体持续地产生数据,物联网数据的特点海量性,2023/4/26,2.多个物体同时连续地产生数据,物联网数据的特点海量性,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,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,物联网数据的特点关联性及语义

8、性,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,物联网数据的特点关联性及语义性,30 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,1,2,3,41,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,2023/4/26,Company Logo,物联网与数据库,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,2023/

9、4/26,物联网的发展,信息处理的演进过程,在历史上，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。,2023/4/26,城市交通信息处理演进,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

10、通状况被“一网打尽”,举例说明：,人工,互联网,物联网,2023/4/26,物联网的基本概念,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。,2023/4/26,物联网、大数据与数据库的关系,物联网产生大数据,数据库支撑物联网,大数据引发数据库

11、变革与发展.,2023/4/26,物联网产生大数据据美国报导，物联网一分钟可以产生非常多的东西，苹果下载2万余次，一分钟会上传10万条新微博，全世界物联网上虚拟网络上，产生了大量的数据。国外的这些公司数据量不一定有中国大，中国淘宝网在双十一一天创收10.5亿，新浪微博晚上有100万以上的响应请求，中国联通也进行大数据搜集，他们以前给用户每一个月发一个帐单，很多用户认为我没有上这么多，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,2023/4/26,Company Logo,物联网产生大数据,物 联 网 应 用 版 图,物 联 网 分 析 大 数 据,文字、

12、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1.8ZB，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,2023/4/26,大数据引发数据库行业变革与发展数据库市场成形于上个世纪80年代。近年来随着云计算、大数据应用的兴起，面对爆发式增长的海量数据，传统数据库已难以应对;面对以视频、图片、文字等非结构化数据为主的大数据，传统商业智能系统和数据分析软件缺少有效地分析工具和方法。大数据引

13、发数据库行业变革。,物联网、大数据与数据库的关系,2023/4/26,大数据引发数据库行业变革与发展大数据引发数据库行业架构创新。美国著名数据库科学家迈克尔斯通布雷克(Michael Stonebraker)指出，行业技术的发展趋势是由一种架构支持所有应用转变为用多种架构支持多类应用。在大数据和云计算的背景下，这一理论导致了数据库市场的大裂变：数据库市场分化为三大阵营，包括OldSQL(传统数据库)、NewSQL(新型数据库)和NoSQL(非关系型数据库)。,物联网、大数据与数据库的关系,2023/4/26,Company Logo,中国数据库软件市场现状与发展,2012年，中国数据库软件市场

14、规模达到53.15亿元，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83.44亿元，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,2023/4/26,数据库支撑物联网-数据库支撑物联网，数据库的作用包括收集传感性的数据，还有实物跟虚拟物要结合起来。例如，今天北京交通堵塞，但是并不知道堵塞原因，如果政府发布消息和市民微博发布消息结合起来就知道发生什么事，物联网要过滤，过滤要有一定模式。-要实现真正的物联网，需要海量地址，海量带宽，海量存储，而且需要极高的通信智能和

15、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,2023/4/26,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,数据库支撑物联网,物联网人体,2023/4/26,无人驾驶汽车,物联网据国外媒体报道，大数据分析师BigDataS创始人马克冯里吉门纳姆（Mark van Rijmenam）指出，无人驾驶汽车将配置有大量传感器，每秒钟可生成1GB的数据。科斯洛斯基甚至预计，未来汽车生成的数据将上传到云存储系统，政府可以利用这些数据提高行车安全性。,2023/4/26,Company Logo,物联网环境下数据库系统的挑战,数据挖掘,数据处理,数据存储,数据收集,

16、数据库选择,数据保护,数据库选择,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,Company Logo,数据存储,目标,技术,方法,优化,要达到低成本、低能耗、高可靠性目标,冗余配置、分布化和云计算技术,必须建立标准的存储方法。将分类存储方式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签。,数据处理,有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利

17、用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。,数据挖掘,数据挖掘是使结果可视化呈现，使结果更直观以便于洞察,Company Logo,数据安全,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。,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,参考文献,【1】张洪岩;励惠国;数字地球时代的

18、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

19、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;浅谈我国物联网产业的发展J;技术与市场;2011年11期,参考文献,【11】樊雪梅;物联网技术发展的研究与综述J;计算机测量与控制;2011年05期【12】沈苏彬;范曲立;宗平;毛燕琴;黄维;物联网的体系结构与相关技术研究J;南京邮电大学学报(自然科学版);2009年06期【13】李光远;无线传感网入侵检测技术研究J;软件导刊;2011年08期【14】宋俊德;浅谈

20、物联网的现状和未来J;移动通信;2010年15期 The Research of Security Issues and Key Technologies Based on Internet Of ThingsA;2011年通信与信息技术新进展第八届中国通信学会学术年会论文集C;2011年【15】汪云凤;李心科;云服务环境下的服务聚合方法研究A;2011中国仪器仪表与测控技术大会论文集C;2011年【16】沈阳;吴菲菲;物联网在建筑物消防安全中的应用A;2011中国消防协会科学技术年会论文集C;2011年【17】张白兰;杨向红;李家龙;刘伟;林创燕;邱正能;物联网综述A;中国电子学会第十七届信息论学术年会论文集C;2010年【18】杨小英;张华;物联网技术与应用研究A;广东通信2010青年论坛优秀论文集C;2010年【19】周立;谢宏全;董春来;蒋廷臣;刘缓;海洋物联网展望A;地理信息与物联网论坛暨江苏省测绘学会2010年学术年会论文集C;2010年【20】王国平;次贷危机:经济危机当代化A;上海市经济学会学术年刊（2008）C;2009年,谢谢！,