实时数据库介绍及关键技术分析
实时系统中的实时数据库技术与应用(九)
实时系统中的实时数据库技术与应用一、引言随着科技的不断发展，实时系统在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
实时数据库作为实时系统的核心组成部分之一，为实时数据的存储、查询和处理提供了关键的技术支持。
二、实时数据库技术的基本原理实时数据库技术是指一种能够在指定时间范围内对实时数据进行高效存储、查询和处理的技术。
它通过采用特殊的数据结构和算法，实现对实时数据的快速读写和实时更新。
实时数据库技术的基本原理包括以下几个方面：1. 数据存储：实时数据库采用了高效的数据存储结构，如索引、哈希表等，以提高数据的读写效率。
同时，为了保证数据的实时性，实时数据库还采用了一些数据压缩和压缩算法，以减少数据在存储和传输过程中的时间和空间开销。
2. 数据查询：实时数据库通过引入查询优化器和查询执行引擎等技术，对用户的查询请求进行高效处理。
它利用索引和预先计算的统计信息，选择最优的查询计划，并通过并行处理和分布式计算等技术，提高查询的响应速度和并发处理能力。
3. 数据处理：实时数据库为实时数据的处理提供了高效的机制。
它支持实时数据的实时更新和实时计算，将数据的更新和计算结果即时地反映到数据库中。
实时数据库还支持各种复杂的数据操作，如聚合查询、事务处理等，以满足不同应用场景下的需求。
三、实时数据库的应用领域实时数据库技术在许多领域都得到了广泛的应用，下面将介绍其中一些典型的应用场景。
1. 工业自动化：在工业生产过程中，实时数据库可以用于实时监控和控制。
它可以实时地收集和分析生产数据，及时调整生产参数，并通过实时报警和异常处理等手段，提高生产过程的稳定性和可靠性。
2. 交通管理：实时数据库在交通管理系统中起到重要作用。
它可以实时地采集和处理交通数据，如车辆位置、道路状况等，实时监控交通流量，为驾驶员提供实时导航和路况信息，减少交通拥堵和事故发生的概率。
3. 金融服务：实时数据库在金融服务领域中应用广泛。
它可以实时地处理交易数据，如股票成交、资金流动等，以满足交易系统对低延迟和高吞吐量的需求。
大数据分析中的数据流处理与实时计算技术介绍(六)
大数据分析中的数据流处理与实时计算技术介绍随着互联网的蓬勃发展，数据量呈现爆发式增长，大数据成为当今信息时代的关键词之一。
大数据分析作为一种重要的数据处理和应用技术，正在日益受到重视。
而大数据的分析和处理，离不开数据流处理和实时计算技术的支持。
本文将介绍大数据分析中的数据流处理和实时计算技术，探讨其原理和应用。
一、数据流处理技术在大数据领域，数据流处理是指对数据流进行实时的处理和分析，以便能够及时获取数据的价值信息。
数据流处理技术的发展，主要是为了解决传统批处理方式无法满足实时性需求的问题。
数据流处理技术通常包括以下几个方面内容：1. 事件驱动事件驱动是数据流处理的基础，它是指在数据流中出现的各种事件，例如数据到达、数据变化等，通过事件触发相应的处理操作。
事件驱动的处理方式能够实现实时性和高效性，是数据流处理技术的核心之一。
2. 流式计算流式计算是数据流处理的重要手段，它是指对不断产生的数据流进行连续计算和处理。
流式计算可以实现实时性和高效性，对于海量数据的计算和分析非常有用。
3. 状态管理在数据流处理中，状态管理是一个重要的问题，因为数据流的处理需要对数据的状态进行管理和维护。
状态管理的好坏直接影响数据流处理的效率和性能。
二、实时计算技术实时计算是指在数据流处理中，能够及时对数据进行计算和分析，以便能够及时获取数据的价值信息。
实时计算技术是数据流处理的重要组成部分，它主要包括以下几个方面内容：1. 流式数据处理流式数据处理是实时计算的基础，它是指对不断产生的数据流进行实时的处理和分析。
流式数据处理能够实现对数据的实时计算和分析，对数据流处理非常重要。
2. 实时数据库实时数据库是指能够实现对数据的实时存储和查询的数据库系统。
实时数据库能够满足实时计算的需求，对于大数据分析非常有用。
3. 实时分析实时分析是指对数据进行实时的分析和挖掘，以便能够及时获取数据的价值信息。
实时分析能够帮助人们及时发现数据的规律和趋势，对大数据分析非常重要。
什么是实时数据库实时数据库简介(一)
什么是实时数据库实时数据库简介（一）引言概述：实时数据库是一种可以快速处理和响应实时数据的数据库系统。
随着互联网和物联网的迅速发展，实时数据的处理需求也越来越高。
实时数据库通过提供快速的数据存储和检索功能，使得实时数据的传输和分析更加高效和精确。
本文将介绍什么是实时数据库，并针对其特点和应用领域进行详细讨论。
正文内容：一、实时数据库的定义与特点1. 实时数据库的定义2. 实时数据库的特点3. 实时数据库的工作原理4. 实时数据库与传统数据库的区别5. 实时数据库的优势和局限性二、实时数据库的应用领域1. 工业自动化领域2. 金融行业3. 物流与供应链管理4. 交通运输领域5. 互联网应用与物联网三、实时数据库的关键技术1. 数据存储与索引技术2. 数据传输与同步技术3. 快速数据检索与查询技术4. 实时数据分析与处理技术5. 容错性与高可用性技术四、实时数据库的主要产品和开发平台1. Oracle TimesTen2. Microsoft SQL Server3. Apache Kafka4. Redis5. MongoDB五、实时数据库的未来发展趋势1. 大数据与实时数据库的融合2. 人工智能在实时数据库中的应用3. 边缘计算与实时数据库的结合4. 数据安全与隐私保护5. 实时数据库的性能与扩展性改进总结：本文针对什么是实时数据库进行了全面的介绍。
首先从定义与特点出发，解释了实时数据库是如何工作的，以及与传统数据库的区别和优势。
接着，分析了实时数据库在不同应用领域的具体应用场景。
然后，着重讨论了实时数据库的关键技术和主要产品。
最后，探讨了实时数据库的未来发展趋势。
通过对这些内容的全面介绍，读者将对实时数据库有更深入的理解，从而能够更好地应用于实际项目中。
X-DB实时数据库介绍
X-DB实时/历史数据库一、简介X-DB是基于云架构实时数据库，能够支持海量标签点数据，是数据库技术在工业控制领域深入应用，能够对快速变化的实时数据进行长期高效的存储和检索，是架设工厂控制层（DCS、PLC等）与生产管理层之间的桥梁，是企业流程仿真、生产控制、生产优化，故障诊断、数据走势分析等信息化系统核心数据平台。
X-DB提供了丰富、易用的客户端管理工具，包括授权许可管理，日志管理，安全管理，标签管理，实时/历史数据库管理，分布式管理，目录管理，数据镜像，报表工具，数据告警，组态工具，曲线分析，数据采集，数据计算等功能，以帮助用户进行数据库数据的各项管理、分析和维护X-DB主要应用于：电力、钢铁、石油化工、煤炭，智能交通、航空航天、电信、证券、制药等领域。
X-DB总体框架图主要技术特点：1.云部署和管理，X-DB可以分布式部署在异地服务器上，通过一个数据管理中心进行统一管理。
图1 云架构网络拓扑图2.数据云存储和计算。
数据基于云存储，数据的访问不必关心数据存储位置，给上层开发应用提供比较灵活的解决方案；通过网络上多台服务器并行大数据量计算，突破单台服务器性能瓶颈，提高数据访问效率。
3.海量数据存储能力，支持百万千万级标签点数据，对标签点的容量不受限制，满足企业未来数据不断增长的需求。
4.高效的历史数据压缩采用独有的X-BIT按位无损压缩编码算法，此算法专为时序数据压缩而研发，相对于传统的字节压缩算法，压缩效率更高，可以达到20:1的效果，在同类压缩技术中处于先进水平，已获得国家专利。
图2 X-BIT压缩原理二、主要性能参数：三、主要功能1.数据采集支持异构数据源的采集功能：1）控制系统数据采集，支持包括目前国内外主流DCS系统和Siemens、Modicon 、ABB、GE、Omron等PLC系统；支持各种工业标准包括：TCP/IP、OPC /DDE、Modbus、Profibus、RTU、电力规约101/102/104、RS232/485等几十种通讯协议。
《面向工业领域的实时数据仓库的设计与实现》
《面向工业领域的实时数据仓库的设计与实现》一、引言随着工业 4.0时代的到来，工业领域的数据量呈现出爆炸式增长。
为了有效管理和分析这些数据，实时数据仓库的设计与实现显得尤为重要。
实时数据仓库能够为工业领域提供高效、准确的数据支持，帮助企业实现智能化、精细化的管理。
本文将介绍面向工业领域的实时数据仓库的设计与实现，包括设计目标、系统架构、关键技术及实现方法等方面。
二、设计目标面向工业领域的实时数据仓库的设计目标主要包括以下几个方面：1. 数据实时性：确保数据的实时采集、传输和存储，以满足工业领域的实时决策需求。
2. 数据准确性：保证数据的准确性和可靠性，为企业的决策提供有力支持。
3. 高效性：提高数据处理和分析的效率，降低系统响应时间。
4. 可扩展性：系统应具备较好的可扩展性，以适应未来数据量的增长。
5. 易用性：提供友好的用户界面，方便用户进行数据查询和分析。
三、系统架构面向工业领域的实时数据仓库的系统架构主要包括数据源、数据采集、数据传输、数据处理、数据存储和数据服务六个部分。
1. 数据源：包括工业设备、传感器、数据库等，负责产生和收集原始数据。
2. 数据采集：通过传感器、接口等方式，实时采集原始数据。
3. 数据传输：将采集到的数据传输到数据中心。
4. 数据处理：对传输到的数据进行清洗、转换和加工，以满足不同的分析需求。
5. 数据存储：将处理后的数据存储到实时数据库中，以支持实时查询和分析。
6. 数据服务：提供数据查询、分析、报表等服务，以满足用户的需求。
四、关键技术1. 数据采集与传输技术：采用高效的通信协议和传输技术，确保数据的实时采集和传输。
2. 分布式存储技术：利用分布式存储技术，将数据存储在多个节点上，提高数据的可靠性和可扩展性。
3. 数据处理与分析技术：采用大数据处理和分析技术，对数据进行清洗、转换和加工，以满足不同的分析需求。
4. 实时计算引擎：提供高效的实时计算引擎，支持实时查询和分析。
实时数据库介绍
实时数据库介绍在当今数字化的时代，数据的处理和管理成为了企业和组织运营的关键环节。
其中，实时数据库作为一种特殊类型的数据库，在众多领域发挥着重要作用。
什么是实时数据库呢？简单来说，实时数据库就是能够实时处理和存储数据的数据库系统。
与传统的数据库相比，它最突出的特点就是对数据的实时性要求极高。
在很多场景中，数据的价值往往会随着时间的流逝而迅速降低，比如在工业控制、金融交易、电力系统等领域，每一秒钟的数据都可能对决策和操作产生关键影响。
实时数据库的工作原理可以这样理解。
它通过高效的数据采集机制，能够快速获取来自各种数据源的实时数据。
这些数据源可以是传感器、监测设备、交易系统等等。
采集到的数据会被立即存储到数据库中，并进行快速的处理和分析。
为了实现这种高效的处理，实时数据库通常采用了一系列优化的技术和算法，比如内存数据库技术、数据压缩算法、索引结构优化等。
在实际应用中，实时数据库有着广泛的用途。
在工业生产领域，它可以用于监控生产线的运行状态，实时获取设备的温度、压力、转速等参数，及时发现异常情况并进行预警，从而避免生产事故的发生，提高生产效率和产品质量。
在电力系统中，实时数据库能够实时采集电网的电压、电流、功率等数据，为电力调度和稳定运行提供支持。
在金融交易领域，它可以快速处理大量的交易数据，确保交易的实时性和准确性，防范金融风险。
实时数据库的优点是显而易见的。
首先，它能够提供实时的数据支持，让决策者能够在第一时间获取最新的信息，做出及时准确的决策。
其次，由于其高效的数据处理能力，可以处理海量的实时数据，满足大规模应用的需求。
再者，它具有良好的稳定性和可靠性，能够在复杂的环境中持续运行，保证数据的安全和完整。
然而，实时数据库也面临着一些挑战。
一方面，由于对实时性的要求极高，其系统的复杂性也相应增加，开发和维护的成本较高。
另一方面，数据的准确性和一致性也是需要重点关注的问题，因为实时数据的快速处理可能会导致数据的错误或不一致。
Golden实时数据库-产品介绍篇V1.0
Golden Portal——Golden门户网站架构模块
Golden Portal可 对流程生产企业 各机组（车间） 数据迚行分类管 理。用户可以浏 览仸意实时/历叱 数据报表，也可 以在海量数据中 通过测点标签、 描述、单位等特 征快速搜索、定 位需要癿信息。
Golden Typer——Golden手工录入工具
集团用户 Golden GDXP典型应用
——Golden分布式实时数据交换平台服务端
Golden GDXP
Golden GDXP 是庚 顿实时数据库癿一种 高级应用模块，适用 亍广域范围内实时数 据库不各种数据源之 间实时数据交换。该 模块是集团用户构建 生产实时管理应用系 统癿重要支撑。 服务器端接收客户端 提交癿实时数据或缓 存历叱数据后直接存 储至Golden等实时 数据库。
Golden Server ——网络服务
• Golden Server 单元主要负责将客户端发送的各种请求提交给各个逻辑单元，并将 响应结果返回客户端。该单元同时提供客户端用户身份验证以及并发控制等服务。
庚顿实时数据库——高级应用模块
Golden 新一代计算平台 ——Golden C2
Golden 分布式实时数据交 换平台 ——Golden GDXP
数据 查询
综合 分析
异常监 控报警
地理 信息
报表 管理
数据 交换
监控 中心
污染源基础数据库 （关系数据库）
污染源监控系统 （实时数据库）
重点监控企业公 众监督不现场执 法记录系统
污染源数据接收设备 网络 传输 Internet/PSTN/GSM/GPRS 数据采集传输设备
COD在 线监测仪 流量计 TOC在线 监测仪 SO2在线 监测仪 流速在线 监测仪 污染物治理设施 运行记录仪
003-力控企业级实时历史数据库pSpace产品介绍
企业级实时历史数据库
pSpace应用组件
u关系库转储 SQLRouter用于pSpace Server和关系数据库建的数据交互，转储方式灵活， 支持多种表结构，同时提供数据统计转储、在线配置、二次开发接口等高级功能。 u关系库扩展 psSQL为关系库扩展组件，基于标准关系库进行了二次开发，与pSpaceServer 高效交互，提供基于SQL92标准的JDBC和ODBC接口，通过第三方抽取工具即可 实现数据集成。 uOPC数据转发 OPCServer是一个符合OPC 2.0的标准OPC数据服务器，为用户提供完整的工 业访问接口。
曲线、报表、菜单 可视化插件 图形库 参考行业软件设计标 多媒体技术 准 GDI、GDpace可视化界面
企业级实时历史数据库
pSpace可视化界面
upsView 后台脚本支持 面向对象设计的脚本编译环境， “所见即所得”，方便引用方法 和变量； 类“Basic”的语言环境，提供面 向对象编程方式； 脚本类型和触发方式多样，支持 条件动作、数据变化动作、窗口 动作、循环动作等； 脚本支持多种结构，支持数组运 算和FOR循环结构。
企业级实时历史数据库
pSpace可视化界面
upsView 组态开发 提供方便友好的开发环境及面向对象的设计，工程人员可根据这些工 具来搭建自己的监控系统。 数据源级联 工程导入与导出 查找与替换 窗口复制、文件夹管理 文件管理 贝塞尔曲线 多种图元绘图 对象克隆、镜像 标准Windows控件 日期框、下拉框、复选框 鼠标动作、垂直水平填充等 动画连接 智能对象封装 this&parent嵌套 自定义属性方法 画面分层 255图层选择
企业级实时历史数据库
pSpace核心服务器软件
企业级实时历史数据库
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4. 价值最高优先 HVF(Highest Value First) 该策略主要通过给每个事务一个价值函数，以这个价值 函数越大表示优先级越高。 难点：合理建立价值函数
关键二：被动式内核结构
• 实时数据库为了保证鲁棒性和稳定性，采用类似操作系 统中内核体系的结构，并将各核心模块尽量独立，即便 特定模块出现故障系统也可以自动重新启动该模块并且 将系统恢复到故障前的状态
• 无损压缩： 主要用于数据库记录、电子表格、程序文件或文本文件 的压缩 无损数据压缩通常使用的建模方法有两种不同类型: ① 统计概率模型 ② 基于字典的模型
thanks
• 内核服务全部注册成系统服务运行 • 内核模块采用被动模式工作
关键三：数据压缩技术
• 有损压缩介绍： 有损压缩是在压缩损失过程中损失一定的信息以获得较 高的压缩比。 大部分应用于影音、图像和视频数据的压缩。 有损压缩， 主要是利用原始数据的冗余性来减少存储的 数据量，在对于原始数据进行抽样量化和编码过程中去 掉冗余信息后， 再对其进行存储、传输。
2. 最早截止期优先 EDF(Earliest Deadline First) 该策略以截止时间（Deadline）来管理事务的优先级。如 果一个事务具有最早截止期，那么其优先级最高。 缺点：造成系统资源的浪费，同时延误大量正在等 待的事务处理。
3. 最小空闲时间优先 LSF(Least Slack First) 该策略以空闲时间（slack time，s）来管理事务的优先级， s 是对一个事务能够被 RTDB 耽搁多久而仍能满足其截 止时间的时间估计。
历史
• 兴起：，美国80年代中期（工业监控） PI、Uniformance（PHD）、InfoPlus、InSql-工程类实时 数据库 Eagle、speedRTDBMS-硬实时数据库 • 推广运用：世界范围内90年代（工业监控、控制、公用 工程） PI、、InfoPlus、InSql 国内广泛应用：2000~今（工业监控、控制、公用工程、 环境、地理、智能交通、智能楼宇、通讯） PI、ESP-ISYS、InfoPlus、Agilor-大型分布式网络实时数 据库 Uniformance（PHD）、ConRTDB、Super Info-C/S分布 式 InSql中小型C/S分布式
实时数据库介绍和关键技术分析
专业：控制科学与工程 姓名：
目录
• 一、实时数据库概念 • 二、实时数据库发展
• 二、实时数据库关键技术
实时事务调度 被动式内核结构 数据压缩技术
实时数据库介绍
定义
• 实时数据库系统(RTDBS :Real-Time Database System) RTDBS=数据库+实时系统 实时数 据库系统是管理有时间限制的数据和有时间限制 的事务， 整个系统的正确性不仅依赖于逻辑结果， 而 且还依赖于逻辑结果产生的时间。
特性
• (1) 数据库状态的最新性； • (2) 数据值的时间一致性； • (3) 事务处理的“识时”性；
• (4) 具有高效的实时压缩算法。
功能
• 主要功能包括： 1、集成各种异构通讯协议，形成统一的访问实时数据口； 2、完成对实时数据的集中海量存储； 3、支持实时数据读写操作和历史数据的高效查询； 4、提供实时计算、实时分析处理等功能； 5、实时数据的组织和访问权限管理。
运用领域
• 为工业企业生产信息的存储和访问提供统一数据源、支 持实时监控和高级控制 • 作为企业实时信息中枢、支持MES应用（如调度系统、 优化系统、物料平衡系统等） • 为智能社会提供信息基础（如智能交通系统、智能楼宇 系统、数字环保监控系统等）
实时数据库关键技术
实时数据库系统关键技术
• • • • • • • (1) 内存优化管理技术 (2) 实时智能技术 (3) 历史数据压缩和解压缩技术 (4) 软件构建可靠性技术 (5) 调度模型技术 (6) 报表处理技术调度
• 实时概念：系统需要满足特定的时间约束条件，实时数 据库中的数据只在一个时间范围内有效，超过时间限制 将成为无效的数据。 • 因素： 实时事务本身特定时间特性； 外部环境所带来的时间特性； 系统性能所造成的时间特性； 数据的一致性所造成的时间特性； 用户要求所带来的时间特性。
• 实时事务的概念： 事务：表示数据库处理的一个逻辑单元在系统内，所有 的操作都是通过实时事务出现的。通常将一个或多个数 据库操作组成一组，称作事务。 实时： 1、实时限制 2、实时正确性
• 在实时调度模块中，采用多线程的方式来执行事务。
实时调度工作方式示意图
优先级算法思想
1. 最先到达最先服务 FCFS(First Come First Serve) 该策略以到达时间（reach time）来管理事务的优先级。 到达时间是一个事务达到事务调度模块的的时间。事 务的到达时间越早，事务所具有的优先级就越高。 优点：简单 缺点：不管事务的截止期。