惠寶鋒+管慶春

摘 要：對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)核心技術(shù)之一的數(shù)據(jù)庫(kù)而言，選擇分布式數(shù)據(jù)庫(kù)是對(duì)該物聯(lián)網(wǎng)最好的方式。而數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化才能更好地滿足業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)存儲(chǔ)與海量數(shù)據(jù)的分析，以及數(shù)據(jù)庫(kù)處理相應(yīng)速度的提升。分布式系統(tǒng)優(yōu)化是結(jié)合監(jiān)測(cè)對(duì)象和監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)部因素優(yōu)化，以及數(shù)據(jù)庫(kù)外部因素優(yōu)化，最終達(dá)到數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化目的。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；分布式數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化；SQL；傳感器；終端

數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)責(zé)存儲(chǔ)由感知層收集的感知數(shù)據(jù)，所用到的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)可選擇大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（SQL Server）。

只有對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行必要的優(yōu)化和改進(jìn)，才能實(shí)現(xiàn)無縫連接狀態(tài)。它的添加、查詢、更新、刪除等操作簡(jiǎn)單，極大地降低了開發(fā)時(shí)間和成本，具有較高的性價(jià)比。數(shù)據(jù)庫(kù)就可以直接進(jìn)行對(duì)象存儲(chǔ)，可以自定義數(shù)據(jù)加密算法，非常適合用于嵌入式應(yīng)用。

首先，根據(jù)不同數(shù)據(jù)庫(kù)的不同特點(diǎn)，針對(duì)不同情況使用的數(shù)據(jù)庫(kù)類型也不同。其次，設(shè)計(jì)過程要有前瞻性，不僅著眼于試點(diǎn)項(xiàng)目，更要針對(duì)性地適合與于實(shí)際項(xiàng)目。也就是說實(shí)際的項(xiàng)目可能面對(duì)更加多樣化、復(fù)雜的傳輸網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)時(shí)要考慮到更廣泛的適應(yīng)性。

1 物聯(lián)網(wǎng)與分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系

物聯(lián)網(wǎng)與分布式數(shù)據(jù)庫(kù)有著密不可分的關(guān)系。一方面，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展離不開數(shù)據(jù)庫(kù)的支撐。物聯(lián)網(wǎng)將使用大量傳感器，采集到的數(shù)據(jù)量也十分巨大。這些收集的信息需要通過無線傳感網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)向特定存儲(chǔ)和處理設(shè)施發(fā)送，而使用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)緩存等系列技術(shù)來承載這些任務(wù)具有非常顯著的性價(jià)比優(yōu)勢(shì)。另一方面，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、加工、分析、轉(zhuǎn)換，可更加迅速、準(zhǔn)確、智能地對(duì)事物信息進(jìn)行管理、查詢和控制，可以更加及時(shí)、準(zhǔn)確地管理事物，從而大幅提高資源利用率和生產(chǎn)力水平。分布式數(shù)據(jù)庫(kù)憑借其強(qiáng)大的運(yùn)算能力、儲(chǔ)存能力和很高的性能，自然就成為物聯(lián)網(wǎng)的后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)。另外，隨著物聯(lián)網(wǎng)針對(duì)社會(huì)不同等領(lǐng)域解決方案的落地，物聯(lián)網(wǎng)必將成為分布式數(shù)據(jù)庫(kù)最大的用戶，為數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)取得更廣泛的應(yīng)用帶來空間。

2 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)化

對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化，盡量避免全表查詢，首先應(yīng)在where及order by涉及的列上建立相應(yīng)索引。應(yīng)盡量避免在where子句中使用模糊類型的操作符。應(yīng)避免在where子句中對(duì)字段進(jìn)行空值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表查詢。例如：在大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)庫(kù)中，查詢t_rtdata表中的id值是否為Null，SQL語(yǔ)句為：select id from t_rtdata where num is null，可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：select id from t_rtdata where num=0。

應(yīng)盡量避免在where子句中對(duì)字段進(jìn)行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如在大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)大氣數(shù)據(jù)庫(kù)中的object表和userinfor表中，最終代碼為select id from object where name like NO%

select id from userinfor where dt>=2015-10-30 and dt<2015-11-30

3 數(shù)據(jù)庫(kù)外部?jī)?yōu)化

3.1 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)硬件優(yōu)化

由于數(shù)據(jù)庫(kù)是構(gòu)架在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之上的，所以計(jì)算機(jī)系統(tǒng)硬件也關(guān)乎數(shù)據(jù)庫(kù)的效率。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)硬件的優(yōu)化相對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)也尤為重要，主要包括：CPU、Cache、內(nèi)存、存儲(chǔ)器、輸入輸出設(shè)備。

3.1.1 CPU優(yōu)化

計(jì)算機(jī)的性能在很大程度上由CPU的性能決定，數(shù)據(jù)庫(kù)的效率也就直接由CPU影響。而影響CPU運(yùn)行速度的性能指標(biāo)包括CPU的工作頻率、Cache容量、指令系統(tǒng)和邏輯結(jié)構(gòu)等參數(shù)。這就要求在選擇CPU時(shí)注重其參數(shù)的選擇。

3.1.2 Cache優(yōu)化

高速緩沖存儲(chǔ)器（Cache）是一種特殊的存儲(chǔ)器子系統(tǒng)，其中復(fù)制了頻繁使用的數(shù)據(jù)以利于快速訪問。常使用高速緩沖存儲(chǔ)器，通過合理設(shè)置cache的大小，盡量將DMA用到的緩沖開在片內(nèi)RAM上。

3.1.3 內(nèi)存優(yōu)化

程序在運(yùn)行時(shí)，Windows會(huì)將其直接調(diào)入到物理內(nèi)存中，但物理內(nèi)存畢竟有限，因此，可以在主機(jī)中的硬盤中設(shè)置合適的物理內(nèi)存，加大分頁(yè)文件的空間，提升主機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的效率，通過內(nèi)存優(yōu)化的好處是：首先將物理內(nèi)存部分程序引入到虛擬內(nèi)存后，再啟動(dòng)程序、從而使系統(tǒng)運(yùn)行的速度變得更快，達(dá)到提升主機(jī)運(yùn)行系統(tǒng)的工作效率。

3.1.4 存儲(chǔ)器優(yōu)化

存儲(chǔ)器（Memory）是用于保存信息的記憶設(shè)備。充分利用光盤存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)和云存儲(chǔ)等方式對(duì)主機(jī)的存儲(chǔ)方式和速度進(jìn)行提升和優(yōu)化，從而使主機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的提取數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)和利用數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化。

3.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化

由于該大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)是基于網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)的，所以網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也將影響數(shù)據(jù)庫(kù)的效率。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的方法有：網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和基站優(yōu)化2種。

3.2.1 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的雙頻指900M和1800M頻率資源，可大致將1800M網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化分為3個(gè)階段：初期，局部連片引入1800M網(wǎng)絡(luò)；中期，加大1800M網(wǎng)絡(luò)建設(shè)力度，在市區(qū)全覆蓋，分流提升網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量；后期，加大1800M網(wǎng)絡(luò)的不間斷覆蓋，更多分流900M網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)一步增強(qiáng)話務(wù)吸收能力。

3.2.2 基站優(yōu)化

傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)立體4層結(jié)構(gòu)包括4個(gè)部分的內(nèi)容：高層站、中層站、低層站和室分站。通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)優(yōu)化的目標(biāo)容量的擴(kuò)容，通過容量的多方位吸收來降低干擾，從而改善網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。達(dá)到基站優(yōu)化

3.3 網(wǎng)絡(luò)通信方式優(yōu)化

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)時(shí)間延誤率和網(wǎng)絡(luò)效率要求較高，多以采用全雙工的通信方式。endprint

首先，在此采用雙絞線和全雙工的集線器，通過這種組合使網(wǎng)絡(luò)的全雙工方式可以最大限度地充分利用，從而發(fā)揮全雙工傳輸?shù)耐Α?/p>

其次，數(shù)據(jù)庫(kù)之間進(jìn)行數(shù)據(jù)通信可采用并行通信和串行通信方式，由于串行方式適合于遠(yuǎn)距離傳輸，雖然傳輸率低，但串行通信從發(fā)送端到接收端只需要一根傳輸線，一次只傳送一位二進(jìn)制的數(shù)據(jù)，從而可以采用網(wǎng)絡(luò)中普遍的串行通信方式來達(dá)到網(wǎng)絡(luò)通信方式的優(yōu)化

3.4 I/O設(shè)備優(yōu)化

該大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中的I/O設(shè)備主要是傳感器、基站和數(shù)據(jù)庫(kù)終端計(jì)算機(jī)的顯示屏和鍵盤，以及服務(wù)器I/O。

傳感器和基站的優(yōu)化受制于當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境氣候以及其本身質(zhì)量，傳感器放置點(diǎn)需要經(jīng)過細(xì)致的審查與判定，與勘測(cè)數(shù)據(jù)的精細(xì)相結(jié)合。采用高品質(zhì)、高質(zhì)量的傳感器有助于數(shù)據(jù)的采集，對(duì)傳感器和基站的維護(hù)工作也是其優(yōu)化的關(guān)鍵。

在物聯(lián)網(wǎng)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中可以建立虛擬機(jī)，并且根據(jù)虛擬機(jī)的靈活性，在此基礎(chǔ)上增加外掛，通過增加物理網(wǎng)絡(luò)連接的量，通過數(shù)據(jù)中心配置確保特定的功能，實(shí)現(xiàn)服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫(kù)的充分利用。

將I/O虛擬化后，通過與存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)適配器相似的設(shè)備來連接和分配哪些軟件端口而非物理端口，可以提升主機(jī)的效率，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)化。

4 結(jié)語(yǔ)

通過對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)部?jī)?yōu)化和外部?jī)?yōu)化，可以在較大范圍提升物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)的使用效率和速度，尤其在對(duì)大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)物理網(wǎng)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化需要全面綜合各方面進(jìn)行優(yōu)化才能提高數(shù)據(jù)庫(kù)的效率，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)化。

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Study on Internet of Things Distributed Database System Optimization

Hui Baofeng， Guan Qingchun

（Qinghai University for Nationalities， Xining 810007， China）

Abstract：For databases IOT one of the core technology， the choice of distributed database is the best way of things. The database optimization in order to better meet the real-time analysis of business data and mass data storage， and database processing corresponding speed increase. Distributed system optimization is a combination of monitoring and surveillance data objects corresponding to the database to optimize internal factors， external factors， and database optimization.

Key words： Internet of things； distributed database optimization； SQL； sensor； terminalendprint