大数据应用下的新型分布式数据库NewSQL
分布式数据据库技术
分布式数据据库技术
分布式数据库技术是一种将数据以分布式的方式存储和管理的技术。
它将数据分散存储在多个节点或计算机上，以提高数据访问性能、可扩展性和容错性。
以下是一些常见的分布式数据库技术：
1. 分片（Sharding）：将数据分割成多个片段，分别存储在不
同的节点上。
每个节点只负责一部分数据的存储和查询，可以提高存储和查询的性能。
2. 复制（Replication）：将数据复制到多个节点上，可以提高
数据的可靠性和容错性。
当一个节点出现故障时，可以从其他节点中获取数据。
3. NoSQL数据库：NoSQL（Not Only SQL）数据库是一类非
关系型数据库，适用于大规模分布式系统。
它们通常使用键值对、文档或列族来存储数据，具有良好的可扩展性和性能。
4. 新SQL数据库：新SQL数据库是一类结合了传统关系型数
据库和分布式系统的数据库。
它们通常采用分布式架构，并提供关系型数据库的一致性和可靠性。
5. 分布式事务处理：分布式事务处理技术是一种保证分布式数据库操作的一致性和可靠性的技术。
它通常使用两阶段提交（Two-Phase Commit）或补偿事务（Compensating Transaction）等机制来实现。
分布式数据库技术可以根据应用场景的需求选择合适的技术组合。
每种技术都有其特点和适用性，需要根据具体情况来进行选择和设计。
分布式数据库技术在大数据中的应用
分布式数据库技术在大数据中的应用随着大数据时代的到来，传统的关系型数据库面临的困境也愈发明显：数据量巨大，存储和处理速度变慢；数据来源种类越来越多，单一的数据库处理效率低下；应用场景越来越复杂，需要更加灵活的数据处理方式。
这样一来，分布式数据库则成为了一个值得深入探究的方向。
本文将从以下三个方面来介绍分布式数据库技术在大数据中的应用：一、分布式数据库的定义和原理；二、分布式数据库在处理大数据中的应用优势；三、分布式数据库技术在实际应用中的案例分析。
一、分布式数据库的定义和原理分布式数据库，顾名思义，就是分布式的数据库。
分布式，是指将一个数据集合分散到多个节点上进行存储与处理，而这些节点之间通过网络连接来进行通信。
分布式数据库不同于传统的集中式数据库系统，它是由多个节点组成，每个节点可以独立存储和处理数据，并与其他节点协作完成数据存储和处理的任务。
分布式数据库系统核心的原理就是数据的分割和分配，这个过程是分布式数据库必须具备的必要条件。
一方面要保证分割的数据能被不同的节点分配；另一方面，在不同的节点上分割的数据之间要进行协调和管理，保证数据的一致性和可靠性。
因此，分布式数据库的设计需要考虑数据如何分配，如何保证数据的一致性，并具备高可靠性和高可扩展性。
1、高可靠性。
分布式数据库将数据分散在不同的节点上，当某个节点遭到故障或者网络出现问题时，整个数据集合仍然可以保持可用和可靠。
分布式数据库带来的高可靠性对于对数据完整性要求高的企业来说，具有很大的价值。
2、高可扩展性。
一般来说，当数据量在单机数据库中难以处理时，可以通过集群方式实现扩容，但是在分布式数据库中，更加方便和快捷。
只需要将新节点添加到原有分区中，就能够实现横向扩展，同时，分布式系统还支持纵向扩展，系统提升能力的方式不止一种。
3、高性能。
分布式数据库可以充分发挥网络带宽和硬件设备的优势，将庞大的数据拆分成多个部分，各个节点可以独立地对其进行处理，从而将数据处理成多个部分。
newsql概述 -回复
newsql概述-回复导语：本文旨在介绍新SQL（NewSQL）的概念、特点、原理和应用场景。
新SQL是一种在传统SQL和NoSQL之间的新兴数据库技术，它旨在提供可扩展性、高性能和一致性等优势。
本文将详细解释新SQL的概念，以及其与传统SQL和NoSQL的区别，同时介绍新SQL的工作原理并分析其在各个领域的应用场景。
第一部分：概述新SQL（NewSQL）的概念和特点1.1 什么是新SQL？新SQL是一种在传统SQL和NoSQL数据库之间的一种中间地带的数据库技术。
它融合了传统SQL的结构化数据模式和ACID事务保证，同时引入了NoSQL的可扩展性和高性能等特点。
1.2 新SQL的特点- 可扩展性：新SQL数据库系统具备横向扩展的能力，可以通过添加更多的节点来提升数据库的性能和存储容量。
- 高性能：新SQL数据库通过优化查询算法、数据分片和并行处理等手段，实现了更高的性能。
- ACID事务保证：新SQL数据库提供了传统SQL数据库中的ACID 事务特性，确保了数据的一致性和可靠性。
第二部分：新SQL与传统SQL和NoSQL的区别2.1 传统SQL传统SQL数据库使用结构化查询语言（SQL）来管理和操作数据。
它以表格形式保存数据，并使用预定义的模式来定义表结构和数据类型。
传统SQL数据库适用于事务性应用，能够提供强一致性和完整性保证。
2.2 NoSQLNoSQL数据库是一类非关系型数据库，用于处理大规模、分布式和非结构化的数据。
NoSQL数据库主要关注的是可扩展性和高性能，而对一致性保证的要求较低。
NoSQL数据库可用于处理海量的数据和高并发的访问。
2.3 新SQL新SQL数据库是在传统SQL和NoSQL之间的一种折中方案。
它旨在提供传统SQL数据库的事务性和结构化数据模式，同时融合了NoSQL数据库的可扩展性和高性能特点。
第三部分：新SQL的工作原理3.1 分布式架构新SQL数据库采用分布式架构，将数据分片存储在多个节点上，每个节点负责管理和处理其中的一部分数据。
SQL,NoSQL和NewSQL的区别
SQL,NoSQL和NewSQL的区别 SQL(Structured Query Language)：数据库，指关系型数据库。
主要代表：SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL。
NoSQL(Not Only SQL)：泛指⾮关系型数据库。
主要代表：MongoDB、Redis、CouchDB。
NewSQL：对各种新的可扩展/⾼性能数据库的简称。
主要代表：Clustrix、GenieDB。
⼆：对⽐ SQL：好处来源于它的统⼀性和易⽤性，缺点是⾯对⼤量的数据时，他的性能会随着数据库的增⼤⽽急剧下降。
NoSQL：以放宽ACID原则为代价，NoSQL采取的是最终⼀致性原则，⽽不是像关系型数据库那样地严格遵守着ACID的原则，这意味着如果在特定时间段内没有特定数据项的更新，则最终对其所有的访问都将返回最后更新的值。
这就是这样的系统通常被描述为提供基本保证的原因（基本可⽤，软状态，最终⼀致性） — ⽽不是ACID。
NewSQL：NewSQL选择汲取了SQL和NewSQL的优点，希望将ACID和可扩展性以及⾼性能结合，但是⽬前⽽⾔，不适⽤于所有的场景。
三：Let's think 根据CAP原则，Consistency（⼀致性）Availability（可⽤性）Partition tolerance（分区容错） 这三点不能够同时做到，所以我们可以猜想，未来的很多年⾥，是不会有这样⼀个能够满⾜所有场景的数据库存在，现在主流的关系型数据库+NoSQL的组合是⼀种解决⽅案，不断涌现出来的NewSQL也能够满⾜⼀定场景中的业务需求。
OldSql：传统关系型数据库NewSql：也是关系型数据库，吸收了传统关系型数据库和NoSql数据库的优点。
可实现强⼀致性(传统关系型DB优点)，具有强的⽔平可扩展性(NoSql DB优点)NoSql：⾯向互联⽹应⽤，如web2.0，半结构化，⾮结构化数据的存储图5-6 ⼤数据引发数据处理架构变⾰图5-7 关系数据库、NoSQL和NewSQL数据库产品分类图SQLSQL是关系型数据库管理系统（RDBMS），顾名思义，它是围绕关系代数和元组关系演算构建的。
tidb数据库应用场景
tidb数据库应用场景TiDB是一种新兴的分布式SQL数据库，它的应用场景非常广泛。
本文将重点介绍TiDB数据库的几个主要应用场景。
1. 互联网金融领域互联网金融领域通常需要处理大量的交易数据和用户数据，在这种场景下，数据库的高并发读写能力和强一致性非常关键。
TiDB是一个分布式数据库系统，可以通过水平扩展来应对高并发的读写请求，并且它使用了分布式事务技术来保证数据的强一致性，因此非常适合互联网金融领域的应用。
2. 物联网领域随着物联网技术的发展，越来越多的设备需要与数据库进行数据交互。
TiDB具有很高的扩展性，可以方便地处理大规模的设备数据，并且支持复杂的查询操作，可以方便地分析和处理物联网领域的大数据。
3. 电商行业在电商行业，数据库通常需要处理大量的订单数据和用户数据，并且对于秒级响应和高并发读写请求有很高的要求。
TiDB具有良好的水平扩展能力和高并发读写性能，可以轻松应对电商行业的需求。
此外，TiDB还支持在线扩容，可以方便地根据业务需求进行水平扩展，提高系统的吞吐量。
4. 游戏行业在游戏行业，数据库通常需要处理大量的用户数据和游戏日志数据。
TiDB的水平扩展能力以及支持复杂查询的性能，使得它可以满足游戏行业对数据库的高并发读写和实时查询的要求。
同时，TiDB还支持在线迁移和数据备份，可以进行数据的灵活迁移和容灾备份，提高系统的可用性和稳定性。
总的来说，TiDB数据库适用于需要处理大规模数据、高并发读写、实时查询等要求的场景。
它不仅具有良好的水平扩展性和高性能，同时还支持强一致性和简单易用的特性，因此在各个领域都有广泛的应用前景。
分布式数据库的应用与发展
分布式数据库的应用与发展随着互联网的快速发展，数据处理的需求越来越大。
传统的关系型数据库已无法满足当今数据处理的需求，因此分布式数据库的应用和发展变得越来越重要。
一、分布式数据库的概念分布式数据库是指数据存储在多个地理位置的计算机上，并且这些计算机之间是互相联系的。
分布式数据库可以提高数据的可靠性、可用性和扩展性。
分布式数据库主要有以下几个特点：1.数据分布在多个计算机中，每个计算机负责存储一部分数据。
2.分布式数据库可以通过网络连接进行数据交换。
3.每个节点都可以独立工作，没有单点故障。
4.分布式数据库可以较好地适应大规模数据管理的需求。
二、分布式数据库的发展历程分布式数据库的发展可以追溯到20世纪60年代。
1969年，美国国防部开始研究分布式数据库，并在1970年代初期实现了全球第一个分布式数据库系统DS/1。
在此后的几十年里，分布式数据库技术不断得到发展。
在20世纪80年代，由于计算机性能的提高和网络技术的发展，分布式数据库得以在商业领域广泛应用。
随着计算机和网络技术的快速发展，分布式数据库变得更加实用，已经成为现代数据处理的关键技术之一。
三、分布式数据库的应用场景分布式数据库在当今的应用场景非常广泛。
以下是几个例子：1. 金融领域：分布式数据库可以被用于管理大量的交易数据和客户账户信息。
2. 电子商务：分布式数据库可以被用于存储产品信息、订单信息和客户信息。
3. 游戏行业：分布式数据库可以被用于管理游戏数据、用户信息和虚拟货币等。
4. 物联网：分布式数据库可以被用于存储物联网设备产生的海量数据。
四、分布式数据库的优缺点分布式数据库虽然具有许多优点，但也存在着一些缺点。
优点：1. 数据安全：由于数据分布在多个计算机上，即使某个节点出现故障，数据仍然可以被保护。
2. 扩展性：分布式数据库可以轻松地扩展到数百万甚至数十亿的数据规模。
3. 性能：由于数据分布在多个计算机上，因此分布式数据库可以通过并行处理来提升性能。
数据库的NoSQL与NewSQL比较
数据库的NoSQL与NewSQL比较数据库管理系统是计算机科学中的重要组成部分，用于存储、管理和检索数据。
传统的关系型数据库在数据处理领域发挥了巨大的作用，但是随着互联网规模的不断扩大，传统数据库在处理大规模、高并发、非结构化数据方面面临着一些挑战。
为了应对这些问题，出现了新型的数据库技术，例如NoSQL与NewSQL。
1. NoSQL数据库NoSQL（Not Only SQL）是一种非关系型数据库，与传统的关系型数据库相比，NoSQL更加灵活、可扩展和容错。
NoSQL数据库在云计算、大数据分析、实时应用等领域得到广泛应用。
与关系型数据库不同，NoSQL数据库不需要提前定义表结构，数据以键值对的形式存储，并且支持水平扩展。
NoSQL数据库一般分为键值存储型、文档型、列存储型和图形数据库等。
2. New SQL数据库NewSQL是对传统关系型数据库的改进和扩展，旨在解决传统数据库在水平扩展和高并发方面的不足。
NewSQL数据库保留了关系型数据库的ACID特性（原子性、一致性、隔离性和持久性），并通过新的架构和算法提高了数据库的性能和可扩展性。
NewSQL数据库适用于大规模的在线事务处理（OLTP）和在线分析处理（OLAP）。
一些常见的NewSQL数据库有VoltDB、CockroachDB和TiDB等。
3. NoSQL与NewSQL的比较3.1 数据模型：NoSQL数据库适用于非结构化数据，不需要预先定义表结构，更加灵活。
而NewSQL数据库保留了关系型数据库的数据模型，适用于结构化数据。
3.2 数据一致性：NoSQL数据库通常追求最终一致性，即数据在分布式环境下可能会有一定的延迟，数据副本之间可能存在不一致。
而NewSQL数据库保证强一致性，通过同步和事务保证数据的一致性。
3.3 扩展性：NoSQL数据库通过水平扩展来应对大规模数据和高并发请求，可以添加更多的服务器节点。
NewSQL数据库也支持水平扩展，但是由于保留了关系型数据库的ACID特性，扩展性可能受到一定限制。
数据库技术的发展现状及趋势
数据库技术的发展现状及趋势一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，数据库技术作为信息技术的核心组成部分，已经深入到各行各业，成为了现代社会运转不可或缺的基础设施。
本文旨在全面探讨数据库技术的当前发展现状，以及未来可能的发展趋势。
我们将从数据库技术的历史沿革出发，分析当前主流数据库技术的特点和应用场景，然后深入探讨数据库技术在云计算、大数据等新技术背景下的创新应用，最后展望数据库技术的未来发展趋势，以期对数据库技术的发展提供全面的理解和前瞻性的思考。
在本文中，我们将重点关注数据库技术的性能优化、可扩展性、安全性、智能化等方面的发展现状，并深入探讨这些技术如何满足现代社会对数据处理的高效率、高可靠性、高安全性的需求。
我们也将关注数据库技术在应对数据爆炸式增长、数据类型多样化、数据处理实时化等挑战方面的创新实践。
通过本文的阐述，我们希望能够为数据库技术的研究者、开发者、使用者提供一个清晰的技术发展脉络，以及对未来技术发展的预见和启示。
我们也希望通过本文的探讨，能够促进数据库技术的进一步发展，推动信息技术在各个领域的应用创新，为构建数字中国、智慧社会提供强大的技术支持。
二、数据库技术的发展历程数据库技术的发展历史可以追溯到上世纪60年代，经历了从简单到复杂、从集中式到分布式、从关系型到非关系型等多个阶段。
初始阶段（1960s-1970s）：在60年代末期，随着计算机技术的兴起，数据库技术开始萌芽。
此时，数据库主要以层次模型（Hierarchical Model）和网状模型（Network Model）为主，这些模型主要用于处理大规模、复杂的数据结构。
关系型数据库阶段（1970s-1990s）：随着关系理论的发展，关系型数据库（RDBMS，Relational Database Management System）开始崭露头角。
以SQL（Structured Query Language）为基础，关系型数据库提供了统一的数据查询和操作方式，极大地简化了数据处理和管理的复杂性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
51收稿日期:2018-07-13项目名称:HNCU 大数据集成与服务实验平台系统设计与实现——以课程服务为例。
作者简介:徐述(1979—),女,湖南益阳人,硕士,讲师,研究方向:大数据、机器学习。
随着Internet和大数据的发展,分布式数据库的数据管理和处理面临新的挑战。
分布式数据库进入了大数据应用下的大规模分布处理阶段。
1 大数据应用下的分布式数据库1.1 大数据大数据是指PB或更高数量级的数据,包括结构化、半结构化和非结构化的数据,其规模或复杂程度超出了传统数据库和软件技术所能管理和处理的数据集范围[1]。
大数据具有巨量(Volume)、多样(Variety)、快变(Velocity)和价值(Value)4V特征[2]。
大数据的应用主要集中在两个领域,一是大数据分析,是对传统数据仓库的延展,将更多的数据挖掘、更复杂的分析算法通过大数据技术来实现;二是在线大数据访问,将更长期的数据做到在线化、将所有大量相对静态的数据从昂贵的存储设备下放到大数据平台,提供给更多的渠道进行并发实时访问[3]。
许多实际的大数据应用二者兼有。
1.2 分布式数据库分布式数据库具有CAP理论,系统中数据一致性C(consist-ency)、系统可用性A(availability)、网络分区容错性P(partition tolerance)三者不可兼得,满足其中任意两项便会损害第三项[2]。
例如,大多数网站分布式数据库架构选择(如京东)满足A P,对C要求低一些。
但是,无法放弃强事务和一致性需求的应用不能使用NoSQL,例如财务、订单系统等处理复杂关联性数据的企业级应用。
采用NoSQL会迫使程序员在应用开发过程中花费大量精力来处理一致性以提高执行效率。
要解决这个问题,要么使用更强大的单节点机器来垂直扩展,要么开发数据分片中间件来支持事务。
两种方案都代价大,在此类应用环境下NewSQL出现了。
2 NEWSQLNewSQL [4]一词是由451 Group分析师Matthew Aslett提出的,代指对传统数据库做出挑战的一类新型分布式数据库系统。
2.1 NEWSQL定义NewSQL是一类现代关系型的分布式数据库,旨在为OLTP读写负载提供NoSQL系统下相同的扩展性能,同时提供事务的ACID 保证[4]。
NewSQL是融合了NoSQL系统和传统数据库事务管理功能的新型分布式数据库系统,具有与NoSQL相同的可扩展性、支持关系模型和大规模并发事务、使用SQL而非API修改数据库状态。
2.2 NEWSQL特征(1)主内存存储。
使用内存作为主存储的好处是执行时间短,系统不必假设事务需要访问的数据不在内存中,系统的性能更好。
(2)分区/分片无共享分布式架构。
分布式NewSQL水平扩展方案都是将数据库分割成不相交的数据集,这称之为分区或者分片。
(3)并发控制多使用MVCC协议或组合方案。
在NewSQL系统中使用最广泛的协议是分散式的多版本并发控制(MVCC)协议,或者两阶段锁(2PL)协议与MVCC的组合方案。
多版本控制使事务在其他事务同时更新同一数据时也能成功完成,也避免了只读长事务阻塞写操作。
(4)次级索引支持快速查询。
次级索引是针对表中非主键的属性集建立的索引,支持主键以外的快速查询。
新架构NewSQL系统(见3.1)都是分散式的,使用分区次级索引。
每个节点存储索引的一部分,而不是完整的索引。
查询可能需要跨越多个节点来查找数据,但如果是更新索引,只需修改一个节点。
不支持次级索引的NewSQL系统,开发人员使用分布式缓存来间接实现次级索引。
3 NEWSQL分类3.1 新型架构NewSQL这类NewSQL系统是全新架构的,设计者摆脱原有系统的束缚从新开始设计。
这个分类的NewSQL都采用分布式架构,对无共享资源进行操作,并包含多节点并发控制,复制容错,流控制和分布式查询处理等组件。
新型架构NewSQL的优点是:(1)系统的所有部分都可以针对多节点环境进行优化,如查询优化、节点间通信优化等。
(2)自主管理主存储。
(3)NewSQL可以使用比HDFS基于块的复制方案更为复杂灵活的复制方案。
此类NewSQL的代表有Clustrix, Cockroach,Google Spanner,H-Store,VoltDB等。
3.2 透明数据分片中间件NewSQL这类NewSQL重新实现数据分片基础架构,并在此基础上开发数据库中间件。
中间件负责分配查询、协调事务、管理数据位置、大数据应用下的新型分布式数据库NewSQL徐述 汪彦 曾海洋 王吉祥(湖南城市学院,湖南益阳 413000)摘要:本文综述了大数据应用下的分布式数据库现状;介绍了基于大数据的新型分布式数据库NewSQL的定义,特点与分类;提出了NewSQL以及分布式数据库的发展趋势是HTAP NewSQL。
关键词:大数据；分布式数据库；Ne wSQ L；OLT P；H TA P 中图分类号:TP311.138文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2018)08-0051-02应用研究DOI:10.19695/12-1369.2018.08.27第 36 卷 数字技术与应用 复制和跨节点数据分区。
对应用来说中间件就是一个逻辑上的数据库。
这类NewSQL的优点是应用无需做任何修改。
其缺点是:(1)采用面向磁盘存储架构,很难通过提升CPU核数和内存容量向上扩展。
(2)中间件方法会导致在分片节点上执行复杂查询的时候出现冗余查询和优化操作,这时查询在中间件执行一次,在各个单节点上会再执行一次。
3.3 DBaaS NewSQL(数据库即服务NewSQL)即云服务提供商的NewSQL方案。
用户不需要在本身硬件设备或云端虚拟机上安装和维护数据库管理系统。
DBaaS提供商负责维护所有的数据库物理机及其配置,包括系统优化、复制等。
交付给用户的只是一个连接DBaaS NewSQL URL,并且基于新型架构的DBaaS才是DBaaS NewSQL。
4 NewSQL趋势——HTAP NewSQL4.1 HTAPHTAP是新一代基于内存的数据处理模式,可以在不需要数据复制的情况下同时执行OLTP和OLAP。
内存技术的进步使得标准业务应用采用HTAP成为可能[5]。
HTAP通过分析新数据和历史数据的组合来完成知识推断,获得决策信息。
相较传统商业智能只能基于历史数据进行操作,HTAP要更为先进。
在数据库应用里有三个方法支持HTAP:(1)部署两个数据处理系统,一个专门处理事务,另一个处理分析查询;(2)λ架构系统。
使用单独的批处理系统(如Hadoop)计算历史数据,使用流处理系统(如Storm)来提供输入数据视图;(3)更好的方法是使用HTAP NewSQL。
4.2 HTAP NewSQLHTAP NewSQL是一个单一的分布式数据库系统,既支持高吞吐、低延迟的OLTP工作负载,又允许在事务和历史数据上运行复杂的OLAP查询。
HTAP NewSQL结合了近年来OLTP(如内存存储、无锁执行)和OLAP(如列式存储)领域的技术。
5 结语NewSQL数据库系统并不是与现有的系统架构完全不同,而是将以前独立地在某些数据库系统中得到实现的技术纳入一个单一平台的系统。
伴随着更廉价而丰富计算资源的出现,NewSQL系统的应用范围和前景也会更为广泛。
参考文献[1]申德荣,于戈,王习特,等.支持大数据管理的NoSQL系统研究综述[J].软件学报,2013,24(8):1786-1803.[2]王珊,萨师煊.数据库管理系统概论(第5版)[M].北京:高等教育出版社,2017.[3]王涛.大数据技术下,分布式数据库何去何从？[J].金融科技时代, 2017,(4):26-31.[4]M Aslett. What's Really New with NewSQL?[J].ACM,2016,45(2), 45-55.[5]H Plattner. A common database approach for OLTP and OLAP using an in-memory column database[C]. Acm Sigmod Interna-tional Conference on Manageme of Data. Providence,Rhode Island, USA,2009 :1-2.New Distributed Database NewSQL Based on Big Data ApplicationXU Shu,WANG Yan,ZENG Haiyang,WANG Ji-xiang(Hunan City University,Yiyang Hunan 413000)Abstract:This paper summarizes the current situation of distributed database under the application of large data, introduces the definition, characteristics and classification of new distributed database NewSQL based on large data, and puts forward that the development trend of NewSQL and distributed database is HTAP NewSQL.Key words:big data; distributed database; NewSQL; OLTP; HTAPResearch on Monitoring System Requirements ofWireless Sensor Networks in Smart Campus EnvironmentWANG Shi-yun,SHI Huan-yu(Hainan Tropical Ocean University,Sanya Hainan 572022)Abstract:Wireless sensor network monitoring system includes management nodes, sink nodes and sensor nodes. A large number of network sensor nodes are deployed in the relevant areas according to the needs of intelligent campus monitoring.The deployment of wireless sensor nodes in smart campuses should focus on the miniaturization, reliability and low maintenance costs of the nodes, as well as flexible scalability.Based on wireless sensor network technology and 3G/4G communication technology, this paper analyzes the application requirements of wireless sensor network monitoring system covering smart campus, and realizes the collection, transmission and analysis of environmental data such as teaching management, laboratory management, campus management, using data and monitoring video data in smart campus.Key words:smart campus; wireless sensor network; node; application requirement······上接第50页52。