我国实时数据库行业发展趋势的研究
大数据分析中的实时数据库技术研究

大数据分析中的实时数据库技术研究随着大数据技术的不断发展和应用,实时数据库技术在大数据分析中扮演着重要的角色。
实时数据库技术是指能够在瞬时间内快速存储、查询和分析大量数据的技术。
本文将从实时数据库技术的概念、应用场景、技术原理以及未来发展等方面进行研究探讨。
一、实时数据库技术的概念实时数据库技术是指能够在数据到达时立即进行存储并提供实时查询和分析的数据库技术。
相较于传统批量处理的数据库技术,实时数据库技术能够满足大数据场景下数据的及时性和实时性要求,为大数据分析提供了快速高效的支持。
二、实时数据库技术的应用场景实时数据库技术在大数据分析中有着广泛的应用场景。
首先,实时数据库技术在金融领域的交易处理中有着重要作用。
金融交易以及股票市场等需要实时数据的场景对数据的高速读写性能要求非常高,而实时数据库技术能够满足这一需求。
其次,实时数据库技术在物联网领域的大规模传感器数据处理中也起到了重要作用。
物联网领域的实时数据需要进行快速的存储和查询,以支持实时监测和分析。
此外,实时数据库技术还广泛应用于人工智能领域的实时数据分析和决策等场景。
三、实时数据库技术的技术原理实时数据库技术的核心原理是通过优化数据库的存储结构和查询算法,提高数据的读写性能以及实时查询和分析的效率。
首先,实时数据库技术采用了高效的存储结构,如列存储、行存储等,以优化数据的存储和读取速度。
其次,实时数据库技术采用了索引技术和分区策略,以加速数据的查询和分析过程。
此外,实时数据库技术还使用了数据压缩和缓存技术,以提升数据的传输和处理效率。
在实时数据库系统的架构设计方面,采用分布式部署和并行计算等技术,以提高系统的可扩展性和容错性。
四、实时数据库技术的未来发展随着大数据应用的不断深入和扩大,实时数据库技术在未来将继续得到广泛应用和发展。
首先,实时数据库技术将更加注重数据安全和隐私保护。
在大数据分析中,保护用户数据的隐私和安全是至关重要的,实时数据库技术将加强数据加密和权限管理等措施,以保护数据的安全性。
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。
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。
数据库技术及应用-数据库技术的发展趋势

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3 数据仓库与数据挖掘技术
3.2 数据挖掘技术
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的 数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用 的信息和知识的过程。数据挖掘应该更正确地命名为“从数据中挖 掘知识”。人工智能领域习惯称知识发现,而数据库领域习惯称数 据挖掘。 一般来说,数据挖掘是一个利用各种分析方法和分析工具在大规 模海量数据中建立模型和发现数据间关系的过程,这些模型和关系 可以用来作出决策和预测。
DDBS模式结构从整体上分为两大部分:上半部分是DDBS 增加的模式级别,下半部分是集中式DBS的模式结构,代表各 场地上局部数据库系统的基本结构。
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1 分布式数据库系统
1.4 分布式数据库系统的结构
全局外模式
全局外模式
全局外模式
全局DBMS
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局部概念层
——————————————————————————————————————————————
局部内部模式
局部内部模式
局部内层
DB
DB
图 10.2 分布式数据库的模式结构
1 分布式数据库系统
1.5 分布式数据库管理系统
分布式数据库管理系统同集中式数据库管理系统一样,是 对数据进行管理和维护的一组软件,是分布式数据库系统重要 组成部分,是用户与分布式数据库的接口。现在, 一些商品化的 数据库管理系统如ORACLE、INGRES、SYBASE、INFORMIX 等都具有分布式数据库的某些特点, 称为分布式数据库管理系统。
1.3 分布式数据库系统的分类
按局部数据库管理系统的数据模型分类 :同构型DDBS, 异构型DDBS 。
数据库新技术及发展趋势

数据库新技术及发展趋势随着信息时代的到来,数据库技术也在不断发展和创新。
新技术的应用不仅提升了数据库的性能和容量,还改变了数据库的管理和使用方式。
本文将介绍一些当前数据库领域的新技术,并探讨其发展趋势。
一、云计算与数据库云计算是近年来快速发展的技术,其将计算资源和存储资源通过互联网提供给用户使用。
数据库作为云计算的重要组成部分,也在不断发展。
1.1 云数据库云数据库是基于云计算平台的数据库服务,用户无需购买和维护硬件设备,只需通过网络访问云上的数据库。
云数据库具有高可用性、弹性扩展和灵活性等特点,成为企业数据管理的新选择。
1.2 数据库即服务(DBaaS)数据库即服务是云计算的一种模式,用户无需关注数据库的底层技术和运维工作,只需通过简单的接口就能快速创建和管理数据库。
DBaaS提供了灵活的数据库服务,使用户能够专注于业务逻辑的开发。
二、大数据与数据库大数据的快速发展对数据库提出了新的挑战和需求。
为了应对大数据的存储和处理需求,数据库技术也在不断创新和改进。
2.1 分布式数据库分布式数据库将数据分布在多个节点上进行存储和处理,提高了数据库的可伸缩性和容灾性。
分布式数据库能够处理大规模数据,并支持并行查询和分布式事务。
2.2 列式数据库传统的关系型数据库以行为单位存储数据,而列式数据库以列为单位存储数据。
列式数据库适用于大数据场景,能够提高查询性能和压缩比率。
列式数据库在大数据分析和数据仓库等领域有广泛的应用。
三、人工智能与数据库人工智能技术的发展也对数据库提出了新的要求和挑战。
数据库需要支持大规模数据的存储和处理,并能够处理复杂的查询和分析需求。
3.1 图数据库图数据库以图的形式存储数据,并提供了高效的图查询和分析功能。
图数据库适用于处理复杂的关系和图结构数据,广泛应用于社交网络分析、推荐系统和欺诈检测等领域。
3.2 内存数据库内存数据库将数据存储在内存中,提供了低延迟和高并发的数据访问能力。
内存数据库适用于实时数据处理和高性能应用场景,如金融交易系统和实时监控系统。
实时数据库行业市场现状分析及未来三到五年发展趋势报告

实时数据库行业市场现状分析及未来三到五年发展趋势报告Title: Analysis of the Current State of the Real-Time Database Industry and Future Development Trends in the Next Three to Five YearsAbstract:The real-time database industry has witnessed significant growth in recent years, driven by the increasing demand for instant and accurate data processing. This article aims to provide an analysis of the current market status of thereal-time database industry and present the anticipated development trends for the next three to five years.Introduction:The real-time database industry plays a crucial role in various sectors such as finance, telecommunications,e-commerce, and manufacturing. Real-time databases enable organizations to process and analyze data in real-time, providing instant insights for decision-making. With the advent of technologies like the Internet of Things (IoT) andartificial intelligence (AI), the demand for real-time data processing has surged, leading to the rapid growth of the real-time database market.Current Market Status:The real-time database industry is currently experiencing robust growth. The market is primarily driven by the increasing need for real-time data processing and analysis. Organizations across sectors are recognizing the importance of real-time insights to gain a competitive edge. Additionally, the growing adoption of IoT devices and the increasing volume of data generated in real-time have further fueled the demand for real-time databases.Furthermore, advancements in cloud computing technology have revolutionized the real-time database industry.Cloud-based real-time databases offer scalability, flexibility, and cost-efficiency, making them an attractive option for businesses of all sizes. The availability ofreal-time data on the cloud enables organizations to access and process information from anywhere, at any time.Development Trends for the Next Three to Five Years:1. Increased Integration of AI and Machine Learning: In the coming years, the integration of AI and machine learning algorithms with real-time databases will become more prevalent. This integration will enable organizations to gain deeper insights from real-time data, leading to enhanceddecision-making capabilities.2. Focus on Data Security and Privacy: As the volume of real-time data continues to grow, ensuring data security and privacy will be a top priority for organizations. Real-time database providers will invest in robust security measures to protect sensitive information from cyber threats.3. Adoption of Blockchain Technology: Blockchain technology has the potential to revolutionize the real-time database industry. Its decentralized and immutable nature ensures data integrity and transparency. In the next few years, we can expect increased adoption of blockchain-based real-time databases.4. Expansion of IoT Applications: The proliferation of IoTdevices will continue to drive the demand for real-time database solutions. As more industries embrace IoT, the need for real-time data processing and analysis will intensify, providing significant growth opportunities for the real-time database industry.5. Emphasis on Data Analytics and Visualization: Real-time databases will increasingly focus on providing advanced data analytics and visualization capabilities. Organizations will seek solutions that not only process data in real-time but also present it in a visually appealing and easily understandable format.Conclusion:The real-time database industry is witnessing rapid growth and is expected to continue expanding in the next three to five years. The integration of AI and machine learning, emphasis on data security and privacy, adoption of blockchain technology, expansion of IoT applications, and focus on data analytics and visualization are key trends that will shape the industry's future. Organizations must stay updated with these trends to leverage the full potential of real-time databases and gain acompetitive advantage in the market.标题:实时数据库行业市场现状分析及未来三到五年发展趋势报告摘要:实时数据库行业近年来取得了显著增长,受到对即时和准确数据处理需求的推动。
实时数据库及其在工业综合自动化中的应用

实时数据库在钢铁行业中主要用于监控和记录炼钢、 轧制等生产过程的数据,如温度、压力、液位、物料 比例等。通过实时数据库的监控和记录,能够及时发 现生产过程中的异常情况,及时采取措施调整生产参 数,提高生产效率和产品质量。同时,实时数据库还 能够对生产过程中的能耗进行监控和记录,为企业节 能减排提供数据支持。
实时数据库在工业综合自动化中的优势
数据存储与管理
实时数据库具有大容量、高速度、高可靠性的数据存储与管理能力 ,能够满足工业综合自动化领域对数据存储和管理的要求。
数据传输与通信
实时数据库具有高效的数据传输和通信能力,能够实现数据的实时 传输和可靠通信,满足工业控制网络的要求。
数据处理与分析
实时数据库具有强大的数据处理和分析能力,能够对海量的数据进行 处理和分析,提供决策支持和服务。
VS
详细描述
物联网技术的广泛应用将使得大量设备和 传感器产生的数据量剧增。实时数据库需 要与物联网技术结合,实现对这些设备的 实时监控、数据采集和处理,提供更准确 的生产过程控制和设备状态监测能力。
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实时数据库案例分析
案例一:电力系统中实时数据库的应用
总结词
电力系统中实时数据库的应用非常广泛,能 够实时监控和记录系统的运行状态,提高电 力系统的稳定性和可靠性。
云计算与实时数据库的结合
总结词
云计算技术的引入将进一步提高实时数据库的性能和可扩展性。
详细描述
通过将实时数据库部署在云平台上,可以利用云计算的高性能计算、存储和网络资源,实现实时数据 的快速处理和传输,同时还可以实现实时数据库的动态扩展,以应对业务增长的需求。
物联网与实时数据库的结合
总结词
物联网设备和传感器将产生大量数据, 实时数据库将需要与物联网技术结合以 实现高效处理。
实时数据库

实时数据库
1
实时数据库的概念
2
实时数据库核心技术
3
发展现状及未来趋势
4
实时数据库的应用领域ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
目 录
CONTENTS
5
6
与其他数据库的对比
实时数据库的优缺点
PART 1
概念
背景
特点
主要功能
谈及实时数据库,当时诞生于美国,随着流程工业和航天工业的发展,大量的测量数据需要集成和存储,采用关系数据库难以满足速度和容量的要求,而且接口访问复杂,不适合科研和监控的需要,因此80年代中期,开始诞生了以工业监控为目的的实时数据库。 今天大家看到的一些实时数据库,如PI、Uniformance、Infoplus、InSql等工业监控类实时数据库均先后诞生于此阶段。 当时还有另外一个分支,即所谓硬实时数据库,它的采集速度和响应速度均是毫秒级的,而大家知道,今天大量应用实时数据库,主动采集速度均是秒级的,响应速度也不严格,在Windows平台下,小于40ms的响应均不准确,但当时却有这类产品,目前多用于军事和科研了。 到了上世纪90年代,实时数据库在流程工业全世界范围内大行其道,源于以太网的逐步普及;主要应用于工业监控、控制和公用工程。 国内的实时数据库发展较为缓慢,这与技术封锁有一定的关系,到了2000年之后,国内的实时数据库逐渐展露头角,如ESP-iSYS、Agilor等与国外的PI、InfoPlus均属于大型分布式网络实时数据库。规模相对较小的,如PHD、ConRTDB、SuperInfo,在国内开始应用。由于应用场景的不同,好多企业开始还只是解决现场监控的问题,由于分不清RTDB与SCADA的概念,结果InSql获得了一个发展的机会。
实时数据库系统中的事务管理技术
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我国实时数据库行业发展趋势的研究实时数据库是企业实现从设备自动控制到高层计划管理的桥梁,在企业信息化的建设中起着至关重要的作用。
实时数据库目前在国内主要应用于电力、石油、化工、钢铁、环保等行业,并对流程工业的信息化和非流程工业的实时监控体系建设有着举足轻重的作用。
由于实时数据库在存储能力、读取速度,分析展示等性能方面的优势,近年来实时数据库行业应用快速增长,随着工业化与信息化的进一步推进,必将迎来更加广阔的发展空间。
【正文】实时数据库是企业实现从设备自动控制到高层计划管理的桥梁,在企业信息化的建设中起着至关重要的作用。
进入二十一世纪后,随着国家对软件行业等鼓励政策的出台,以及社会对实时数据库认识的不断加深,国内企业对实时数据库系统的重视度不断提高、研究不断深入,国内在实时数据库理论和实践上均取得了很大的进展,其应用需求及市场规模也不断扩大。
一、实时数据库概述(一)实时数据库的定义实时数据库是数据和事务都有定时限制的数据库,适用于处理不断更新的快速变化的数据及具有时间限制的事务处理,是数据库系统发展的一个重要分支。
通俗地讲,实时数据库是一种采集、存储和分析随时间快速变化的海量数据的软件产品,是现代工业生产信息化的核心基础软件。
(二)实时数据库的作用实时数据库通过对大量实时数据的采集和存储,既为企业保留了极为重要的历史数据,也为企业提供了及时和有效的实时信息;在对历史数据和实时数据分析的基础上,可以对工厂实施监控及管理,如流程优化、质量控制、设备维护、故障预警等;通过实时数据库可集成产品计划、维护管理、专家系统、模拟与优化等应用程序,在计划管理和实时生产之间起到桥梁作用;实时数据库成为企业信息系统中数据的“生产中心”,在整个信息系统建设中起着关键作用。
实时数据库处理的对象是随时间快速变化的海量数据,在各领域的应用中,采集和存储的技术原理是基本一致的,因此,实时数据库可广泛应用于电力、石油、钢铁、化工、交通、航空、水利、环保等重要行业和领域。
它可以为用户提供高速、及时的实时数据服务,能够对快速变化的实时数据进行长期高效的历史存储。
(三)实时数据库行业概况实时数据库是随着20世纪80年代工业信息化的发展而产生的,主要服务于流程企业的生产领域,目前已延伸应用于非流程工业。
实时数据库作为一种新兴的数据库技术,它有效解决了关系数据库无法满足工业生产领域数据的实时采集、存储的不足,实时数据库的重要特点是对大量不断更新、快速变化的实时数据处理能力强,能够从工业生产领域的自动化设备上采集、存储生产的全面数据最终形成一个数据平台,以便为工业企业对数据进行分析和优化提供支持。
1988年3月,在美国计算机协会SIGMOD Record的一期专刊中首次明确提出了实时数据库系统这一概念。
随后,针对实时领域与数据领域进行数据融合的成熟的研究群体逐渐出现,标志着实时数据库这个新兴研究领域的确立。
到上世纪九十年代,国外实时数据库开始大规模应用。
随着应用的不断推广,国外实时数据库技术得到了不断的提高,美国OSI公司的PI实时数据库是目前国内外使用最为广泛的实时数据库产品,广泛应用于电力、石化、钢铁等众多流程工业领域。
在2000年以前,我国的实时数据库市场被国外产品垄断。
进入二十一世纪后,随着国家对软件行业鼓励政策的出台,国内企业对实时数据库系统的研究不断深入,国产实时数据库在产品和应用上均取得了很大的进展,主要性能和技术指标已经达到国际先进水平。
国内实时数据库品牌比较有代表性的有上海麦杰科技的“openPlant实时数据库”,主要应用于电力及环保行业;江苏瑞中数据股份有限公司“海迅实时数据库”,主要应用领域为电网行业;浙江中控软件技术有限公司的“ESP-iSYS实时数据库”,主要应用于化工行业;北京中科启信软件技术有限公司“Agilor实时数据库”,主要应用于石化行业等。
这些本土企业经过近年来的不断发展,已经初具规模,并凭借着成本优势逐步形成对国外产品的进口替代,逐步得到市场的认可并形成了一定的品牌效应。
(四)实时数据库行业发展的有利条件推进工业化和信息化的融合是我国“十二五”时期的重要任务,产业政策将会大力支持该行业的发展。
中华人民共和国工业和信息化部于2011年11月4日印发的《“十二五”产业技术创新规划》中提出,到2015年,我国工业和信息化重点领域产业技术创新取得重大突破,掌握一批具有自主知识产权的核心技术和关键技术,部分领域产业技术水平处于世界前列。
将软件和信息技术服务业列为重点发展领域之一,重点开发非结构化数据库技术、多媒体数据库技术、实时数据库技术、嵌入式软件技术等相关技术。
2011年3月16日,全国人民代表大会批准的《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》提出了“十二五”期间单位国内生产总值能耗和二氧化碳排放要大幅下降,主要污染物排放总量显著减少等指标。
将信息化手段引入环保监测将成为大势所趋。
2009年4月16日,国务院正式颁布实施的《电子信息产业调整和振兴规划》明确要求提高软件产业自主发展能力,依托国家科技重大专项,着力提高国产基础软件的自主创新能力。
支持信息安全软件、工业软件等重要应用软件和嵌入式软件技术、产品研发,实现关键领域重要软件的自主可控。
加强国产软件和行业解决方案的推广应用,推动软件产业与传统产业的融合发展。
鼓励大型骨干企业整合优势资源,增强企业实力和国际竞争力。
引导中小软件企业向产业基地集聚和联合发展,提高软件行业国际合作水平。
2006年2月9日,国务院发布了《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》,提出在信息产业及现代服务业领域要大力支持大型应用软件及面向核心应用的信息安全的发展。
这些政策将大大鼓励有自主知识产权的实时数据库在我国电力、石油、钢铁、化工、环保等领域信息化应用的发展。
二、实时数据库的市场规模及应用领域目前实时数据库在国内主要应用于电力、石油、钢铁、化工、环保等行业,其中电力、石油、钢铁、化工等流程工业自动化普及程度较高,生产信息化系统的发展也较为成熟,实时数据库的应用需求仍在稳步上升。
据调研统计,2010年电力行业实时数据库市场规模达到1.69亿元,2015年预计将超过3.32亿元;2010年石油行业实时数据库市场规模达到1.28亿,2015年预计达到2.95亿;2010年钢铁行业实时数据库市场规模超过0.5亿元,预计2015年市场规模将达到1.32亿元;化工行业实时数据库市场规模达到0.3亿元,2015年预计达到0.68亿元。
《先进的环境监测预警体系建设纲要(2010—2020年)》提出如下建设目标,到2020年,在国家环境宏观战略规划基本架构的基础上,全面改善我国环境监测网络、技术装备、人才队伍等方面薄弱的状况,重点区域流域具备前瞻性和战略性监测预警评价能力,支撑环境监测发展的基础得到有效巩固,环境质量监管能力显著提升,全面实现环境监测管理和技术体系的定位、转型和发展;建成满足环境管理需求、具有全局性和基础性公共服务能力的环境监测预警体系。
相关政策的实施为实时数据库在环保领域的运用奠定了坚实的基础。
2010年实时数据库开始应用于环保行业,2012年起将呈现出规模化发展趋势,预计到2015年实时数据库在环保行业应用的市场规模将超过1.83亿元。
上述五个行业实时数据库市场规模在2010年3.91亿元的基础上,到2015年总体潜在市场规模将超过10亿元。
我国实时数据库2007年-2015年的市场规模如下图表所示:图表 1 2007-2015年我国实时数据库市场规模(亿元)项目2007年2008年2009年2010年2011年2012年2013年2014年2015年电力行业1.12 1.36 1.57 1.69 1.83 2.08 2.40 2.80 3.32环保行业0.00 0.00 0.00 0.12 0.16 0.42 0.64 1.15 1.83石油行业0.66 0.98 1.10 1.28 1.52 1.80 2.13 2.51 2.95钢铁行业0.34 0.40 0.44 0.53 0.64 0.76 0.92 1.10 1.32化工行业0.18 0.21 0.25 0.30 0.35 0.41 0.49 0.58 0.68合计2.30 2.94 3.35 3.91 4.50 5.48 6.57 8.13 10.10图表 2 实时数据库市场规模(亿元)实时数据库除在已有行业加速应用外,还已开始在交通、建材、电信、金融、飞行控制、航空航天、国防、智能建筑、物联网等新兴市场得到越来越广泛的应用。
随着“工业化与信息化融合”战略的不断推进,各行各业对生产信息化建设的需求必将快速增长,从而给实时数据库行业带来更加广阔的市场空间。
三、实时数据库行业应用系统的发展趋势(一)实时数据库行业应用系统的定义实时数据库基础平台与行业需求相结合,即成为实时数据库行业应用系统。
制造执行系统(MES)、电力企业生产信息化系统、环境监测与预警信息化系统等就是以实时数据库为基础,根据不同行业特定需求而开发的行业应用系统。
以MES系统为例,它就是专门为满足钢铁、石油、化工等流程行业生产信息化的需要而产生的,是实时数据库基础平台与其应用软件的结合体。
实时数据库基础平台与电力行业需求相结合成为电力企业生产信息化系统,与MES系统的作用类似,发电企业生产信息化系统在国内发电企业生产信息化中的主要作用是建立生产控制系统和管理信息系统(MIS)之间的连接桥梁,帮助电力企业完成厂级生产过程的监控和管理、厂级故障诊断和分析、厂级性能计算和分析、经济负荷调度等。
而基于实时数据库的环境监测与预警信息化系统,是基于实时数据库平台开发的环境监测系统产品,主要用于污染源监测,监测指标为气体排放指标SO2,污水排放指标COD等,通过实时监测,达到对污染物排放的实时监测并确保监测结果的科学性、真实性和可靠性。
环境监测与预警信息化系统利用现代高科技电子网络技术,在自然力或人类活动作用于环境时,对环境变化进行监测、分析和评价,确定环境动态变化趋势及变化速度并做出预测与报警,提出相应的应急方案和防治对策。
(二)实时数据库行业应用系统的发展趋势实时数据库行业应用系统利用实时数据库高度实时性、超大容量、支持过程分析的特点,在各个行业都呈现了巨大的发展潜力,其市场规模也不断扩大。
1、电力生产信息系统的发展趋势在电力行业,发电装机容量快速增长,“十一五”期间年均增长速度达到12.9%,“十一五”时期新增装机容量是“十五”时期新增装机容量的2.19倍。
我国自2010年已经进入新一轮经济与电力消费增长周期,目前正处于第二次发展的转型阶段,这是以重化工业为特点的工业化中期阶段向工业化后期阶段、部分地区率先进入后工业化阶段发展的关键时期。