【摘 要】
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在内河航道物联网中,对传感设备的智能感知是实现智慧航道可测、可控的关键,然而由于物联网中感知节点众多、部署位置分散、通信传输方式多样,导致数据存储在存储效率和管理方面存在很大挑战。本文以陕西省安康市内河航道为例,重点研究内河航道传感数据的属性特点,提出一种基于Mongo DB的多源异构内河航道传感数据存储框架,重点研究了旨在提高海量数据查询效率的分片存储技术,设计并实现了内河航道传感数据管理平台。
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在内河航道物联网中,对传感设备的智能感知是实现智慧航道可测、可控的关键,然而由于物联网中感知节点众多、部署位置分散、通信传输方式多样,导致数据存储在存储效率和管理方面存在很大挑战。本文以陕西省安康市内河航道为例,重点研究内河航道传感数据的属性特点,提出一种基于Mongo DB的多源异构内河航道传感数据存储框架,重点研究了旨在提高海量数据查询效率的分片存储技术,设计并实现了内河航道传感数据管理平台。主要内容包括:（1）内河航道物联网数据特点调研分析。由于航道感知节点位置分散、传感设备的类型众多、有线和无线传输混杂,导致数据传输的通信协议和数据格式存在较大差异,数据属性存在多源、异构和海量的特点。传统的关系型数据库无法兼顾存储容量和查询效率。因此,需要针对航道数据感知节点多、但增改删操作少的特点,设计一种基于非关系型数据库Mongo DB的存储结构。（2）基于分片键的海量数据存储关键技术。通过分析Mongo DB的分片键基数和出现频率,搭建分片集群,使得海量传感数据均匀分散到不同的分片上,提高数据的查询效率。并通过分片集群测试,比较了数据量在1w到500w情况下的数据更新时间,验证了该方案的有效性。（3）设计并实现内河航道传感数据管理平台。数据管理平台包括设备管理和数据管理模块。通过Apache Bench性能测试实验,测试结果表明,当并发用户数为1000时,用户平均等待时间和服务器平均处理时间不超过2s,表明数据管理平台的可用性及稳定性,证明了基于分片键的海量数据存储方法的有效性。
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