基于物联网的数据存储管理及查询分析方法及存储介质_CN117076443A_上海沄熹科技有限公司.pdf

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2024-04-25

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(19)国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号

(43)申请公布日

(21)申请号 202310797995.8

(22)申请日 2023 .07 .03

(71)申请人上海沄熹科技有限公司

地址 200120 上海市浦东新区中国（上海）

自由贸易试验区张东路1158号、丹桂

路1059号2幢305-22室

(72)发明人王永炎　贾德星　裴春峰　张炜刚　

蒋清春　任鲲鹏　于暄　

(74)专利代理机构济南信达专利事务所有限公

司 37100

专利代理师孙园园

(51)Int.Cl .

G06F

16/22

(2019 .01)

G06F

16/245

(2019 .01)

G06F

16/23

(2019 .01)

(54)发明名称

基于物联网的数据存储管理及查询分析方

法及存储介质

(57)摘要

本发明公开了基于物联网的数据存储管理

及查询分析方法及存储介质，属于物联网数据管

理及分析技术领域，本发明要解决的技术问题为

实时数据库和关系型数据库在物联网管理分析

领域中实时数据库缺乏数据分析能力，关系型数

据库无法满足实时数据库管理性能需求，采用的

技术方案为：该方法是以关系型数据模型为基

础，基于关系数据模型的二维表引入第三维度，

第三维度用于对实时数据的描述和管理，并扩展

SQL语言支持实时数据和关系型数据的定义及查

询；具体如下：定义非实时数据和实时数据类型；

实时数据入库；实时数据查询；订阅发布实时数

据；历史数据查询；历史数据聚合；实时‑关系数

据查询融合；实时/历史数据存储管理。

权利要求书8页说明书20页附图2页

CN 117076443 A

2023.11.17

CN 117076443 A

1 .一种基于物联网的数据存储管理及查询分析方法，其特征在于，该方法是以关系型

数据模型为基础，继承关系型数据模型对关系型数据的描述和查询分析功能，基于关系数

据模型的二维表引入第三维度，第三维度用于对实时数据的描述和管理，并扩展SQL语言支

持实时数据和关系型数据的定义及查询，实现在一个数据库中进行物联网数据的建模、管

理和分析；具体如下：

定义非实时数据和实时数据类型；

实时数据入库；

实时数据查询；

订阅发布实时数据；

历史数据查询；

历史数据聚合；

实时‑关系数据查询融合；

实时/历史数据存储管理。

2.根据权利要求1所述的基于物联网的数据存储管理及查询分析方法，其特征在于，定

义实时数据和关系数据具体如下：

设备中非实时变化的数据采用关系数据模型进行描述；

对于设备中实时变化频繁传感器/采集点数据，进入第三维度的实时数据类型进行描

述和管理；其中，实时数据类型实际存储的数据包括实时数据和历史数据两种；实时数据是

指最新数据，即最新的快照；历史数据是历史时间点上的数据；

实时数据类型的数据属性包括数值、时间戳及状态；

数值为传感器采集到的对应采集点的实际数值，数值类型是关系数据类型的任何一种

或自定义结构体数据类型；

时间戳为采集数据时的时间，当一个采集点数据入库时，若该采集点数据对应的时间

戳大于采集点实时快照数据的时间戳，当前实时快照数据将被放入历史数据队列/数组中，

同时更新实时快照数据为新采集的数据；否则，采集点数据被当作历史数据直接放入历史

队列/数组中；

状态为采集数据时传感器/采集点的状态，状态包括初始、正常、故障及停机；若采集点

为初始创建，尚未写入数据，则该采集点的状态为初始；若采集点数据为正常采集，则该采

集点状态为正常；若采集点对应的设备出现故障、停机或者对应的传感器工作不正常，在对

应采集点的状态将被设置为故障、停止、无效或者其他状态；

实时数据类型可配置的基本属性包括是否存储历史、是否压缩、允许误差、插值/还原

算法及生命周期；

是否存储历史用于指定是否进行历史数据持久化；若设置为是，则采集点的历史数据

将被持久化，即写入磁盘中进行永久保存，否则历史数据将被直接抛弃，仅存储实时数据；

压缩算法、允许误差、插值/还原方式和生命周期属性只有在设置存储历史时才生效；

是否压缩用于指定历史数据持久化时是否对数据进行压缩；若设置为是，则历史数据

将根据其数据类型进行入库时的在线压缩，同时在历史数据查询时，进行相应的解压缩操

作；否则，历史数据将不会被压缩而直接进行持久化，查询时无需进行解压缩；压缩算法通

常分为有损压缩和无损压缩，对于无损压缩，压缩之前的数值与解压缩之后的数值完全一

权　利　要　求　书

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CN 117076443 A

致；有损压缩则允许压缩之前的数值与解压缩之后的数值有误差；

允许误差为解压缩并插值还原数据之后与实际值的误差范围，若允许误差为 Δ ，则解

压缩并还原之后的数值与实际值相差在[‑ Δ ,+ Δ ]范围内，即：

其中，T为当前时间；t是T之前的任一个历史时间点；HisData

为采集点在t时间点使用

插值还原算法恢复的历史数据；ActualData

为传感器/采集点在t时间点实际发生的历史

数据；

插值/还原算法用于指定对历史数据进行查询时采用的插值/还原算法，插值/还原算

法包括台阶插值和线性插值；台阶插值是指在到达下一个采集数据之前都保持当前的数

值，开关量均采用该插值算法；线性插值是指插值函数为一次多项式的插值方式，插值函数

在采集时间点上的插值误差为零，模拟量通常均采用线性插值算法；

生命周期用于指定采集点的历史数据持久化的最短时间，未超过生命周期的历史数据

必须保留，超过生命周期的数据被删除。

3.根据权利要求1或2所述的基于物联网的数据存储管理及查询分析方法，其特征在

于，基于关系数据模型的二维表引入第三维度后，每张表包括多个离散的列以及实时列，含

有实时列的表称为实时表，实时表为一类设备，其中的一条记录是一个具体的设备，其中的

实时列是任一个具体采集点；

其中，每个实时列除了当前记录的实时数据外，维护历史数据队列/数据，具体操作如

下：

将当前记录上的实时列数据追加到历史数据队列/数组中；

在当前记录上覆盖实时列的数据为新数据；

若该实时列的属性“是否存储历史”设置为否，则对该实时列的更新操作与关系列的更

新操作一样，直接在当前记录上覆盖实时列的数据即可；

创建一张实时表的语法具体如下：

CREATE TABLE table_name(

column1[realtime]datatype ,

column2[realtime]datatype ,

column3[realtime]datatype ,

.....

columnN[realtime]datatype ,

PRIMARY KEY(one or more columns)

)；

在列数据类型前面加上关键字realtime表明该字段/列是实时列，否则就是关系列；

一张实时表用于定义物联网应用中的一类设备，含有相同的关系列和相同的实时列；

实时表中插入表一条记录的语法如下：

INSERT INTO table_name(column1 ,column2,column3 ,...)

VALUES(

value1|{initial:value1 ,historian:his1 ,compressed:comp1 ,deviation:dev1 ,

interpolation:inter1 ,lifetime:life1} ,

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