随着我国工业化和信息化水平的不断提高以及两化融合的推进,我国政府提出了《中国制造2025》,明确将推进智能制造作为主攻方向。智能制造将使得产品制造过程产生巨大的数据量,主要表现在以下两个方面:第一,企业将重点建设智能工厂、数字化车间,这就需要以更高的频率对流程工业的数据进行采集从而获得更高的精度;第二,随着工业生产规模的扩大,需要采集的点也更多,数据采集的规模不断扩大。分布式控制系统(简称DCS)广泛应用于化工厂、钢铁厂、水泥厂、大型污水处理厂、发电厂等任何需要大数据量传输,分布式设置的领域,负责对工厂底层的各种设备设施进行监控。DCS的历史数据库直接对系统中的实时数据进行采集存储。面对海量数据,现有的历史数据库已经无法满足应用要求,主要体现在数据存储空间非常大,查询长时间历史数据时响应缓慢,多客户端并发查询时查询请求丢失。针对以上问题,本文对限制历史数据库性能的一些瓶颈问题进行了研究,包括文件的索引和数据组织结构、磁盘I/O模型等,同时对历史数据库收集的开关量点和模拟量点对应设备的物理性质进行研究,根据其不同特点分别采用不同的改进策略。首先,根据DCS模拟量点对应设备的实际物理属性,将模拟量点收集周期由现有的单一固定周期改为可以对不同点设定不同周期的多周期收集方式,减少数据冗余。对每个模拟量点的整十分钟收集数据的存储方式,由分散存储改为连续存储,提高查询效率。同时基于单周期索引表设计了相应的改进型多周期索引表。其次,针对现有历史数据库模拟量点长时间范围查询响应缓慢,而且支持的查询时间长度有限的问题,在分析了 DCS系统的查询特征后,提出1分钟均值收集和10分钟均值收集的混合收集方式,使得长时间范围查询时,需要打开的文件个数大大减少,从而显著提高模拟量点历史数据查询速度和支持更长时间范围的数据查询。再次,某些开关量点更新周期过长,使得很多数据文件并没有其变位结构体,查询打开这些不相关的文件将产生不必要的时间开销。对此本文使用关系矩阵记录各个开关量点在当天各个数据文件是否有变位发生,以此作为查询时是否打开该文件的依据,从而可以大大减少打开开关量数据文件的个数。不同开关量点变位发生具有随机无序性,而在数据区对属于不同点的变位结构体连续存放,导致查询某个开关量点的历史数据时效率低下,对此提出用链表的思想来组织每个数据文件里属于同一个开关量点的变位结构体。对开关量的这两个改进可以节省开关量点的查询时间。还有,由于工业规模扩大,需要监控的范围增大,DCS操作员站数量也随之增多,这些操作员站并发查询历史数据时会出现查询信息丢失的问题。对此,本文设计并实现了基于内存映射文件技术的带应答消息队列,用来对查询请求进行排队缓存,保证查询的可靠安全。最后,通过在企业的实验室搭建测试环境,用实际工厂的工程作为测试对象,对本文所提出的相关设计和改进措施进行了功能测试和性能分析,实验数据表明本文的研究成果是可行有效的,可以大大改善用户使用体验和提高生产效率。