文档介绍：
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数据库
与
物联网
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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
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一.
数
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
分发：橙色箭头
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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
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分布式 VS 集中式
优点：
，减少不必要的数据传输
缺点：
，内存中数据全部丢失
“热点”问题
优点：
，不存在历史数据的丢失
X 网络
缺点：
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物联网数据的查询方式
快照3 快照1 快照2 基态
快
照
查
询
连
询
查
续
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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
一种基于物联网的公交车信息查询系统设计
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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
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院系工作
全空间数据
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。
不同于组合
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
互补过程
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
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传感器1
传感器2
…
传感器n
传感器端存储
数据汇聚点端存储
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)
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物联网数据的特点
海量性
多态性
关联性及语义性
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——持续地产生数据
血压
血糖浓度
心率
体温
物联网数据的特点——海量性
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——同时连续地产生数据
物联网数据的特点——海量性
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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
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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
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物联网数据的特点—关联性及语义性
传感器1
传感器3
传感器2
传感器4
•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
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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