实时数据库和数据采集专题培训课件

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实时数据库功能介绍课件

数据采集Fra bibliotek传数据采集
通过传感器、智能仪表等设备采集现场数据。
数据传输
将采集到的数据通过有线或无线方式传输到实时数据库服务器。
数据预处理
对采集到的数据进行清洗、过滤、转换等预处理操作，确保数据质量。
数据存储与管理
数据存储
将采集到的数据存储在内存或磁盘中，确保数据实时性和可靠性
。
数据管理
数据接口与转换
01
实时数据库可以提供标准的数据接口和转换功能，方便与其他
第三方系统进行数据交换和共享。
跨平台与跨网络
02
实时数据库支持跨平台和跨网络集成，能够与其他系统进行无
缝连接和协同工作。
定制化开发
03
根据客户需求，实时数据库可以进行定制化开发，满足特定业
务场景的需求。
05
实时数据库性能优化与扩展
THANKS
感谢您的观看
石油化工行业应用案例
生产过程监控
实时数据库能够对石油化工生产过程中的各种参数进行实时监测和记录，帮助企业实现生产过程的自动化控制和优化，提高生产效率和产品质量。
安全预警系统
实时数据库能够实时分析生产过程中的数据，及时发现潜在的安全隐患，为企业提供安全预警，保障生产安全。
智能制造行业应用案例
设备状态监测
实时数据库能够对智能制造设备进行实时状态监测和记录，帮助企业实现设备的预防性维护和故障诊断，提高设备运行效率和可靠性。
生产过程优化
实时数据库能够对生产过程中的数据进行实时分析和处理，为企业提供生产过程的优化建议，提高生产效率和产品质量。同时，实时数据库还能够支持智能制造系统的集成和协同，促进企业数字化转型和升级。

数据采集基础知识PPT课件

将处理后的数据存储在计算机中，以便后续使用。
数据处理
对采集到的数据进行处理和分析，提取有用信息。
04 数据采集方法分类与特点
手动录入法
定义
通过人工方式将数据逐条录入到目标系统中。
缺点
效率低下，易出错，不适合大规模数据采集。
优点
灵活性高，适用于小规模、非结构化数据采集。
应用场景
问卷调查、实验数据记录等。
数据传输技术
数据传输方式
可分为有线传输和无线传输两种，有线传输稳定可靠，无线传输灵活方便。
数据传输协议
如TCP/IP、HTTP、MQTT 等，用于规定数据传输的格式和规则。
数据传输安全
采用加密技术、身份认证等措施，确保数据传输过程中的安全性和完整性。
数据存储技术
数据存储介质
包括磁存储、光存储、半导体存储等，不同介质具有不同的性能和成本。
数据采集基础知识ppt课件
contents
目录
• 数据采集概述 • 数据采集技术原理 • 数据采集系统组成与功能 • 数据采集方法分类与特点 • 数据采集工具介绍及使用技巧 • 数据采集实施流程与规范 • 数据采集挑战与解决方案
01 数据采集概述
数据采集定义与重要性
数据采集定义
数据采集是指从各种数据源中收集、提取和整理数据的过程，为后续的数据分析、数据挖掘等提供基础数据支持。
自动导入法
定义
通过预设的规则和模板，将数据源中的数据自动导入到目标系统中。
优点
效率高，准确性好，适用于结构化数据采集。
缺点
灵活性差，需要预先定义好数据格式和导入规则。
应用场景
数据库数据迁移、文件数据导入等。

实时数据库功能介绍PPT幻灯片

9
实时数据库应用案例
PI系统 (Plant Infor mation System) 是由美国 OSI software公司开发的商品化实时数据库应用平台 ,在响应速度、可靠性、容量等方面有极大优势, 适用于电力企业的实时信息集成。
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PI系统在供电企业中的应用框架
11
PI数据库的特征
15
客户端软件实现的功能 ① 实时图形显示 ② 生成运行日报表和点检工作记录表 ③ 生成技术经济指标日报表和月报表 ④ 报警值的实时和历史显示。 ⑤ 参数越限和设备状态的查询、统计。
16
PI系统与控制系统的接口下图为某厂PI系统与主要控制系统的连接示意图。
17
THANK YOU !
18
整性、数据安全性;
数据操作以数据项为单位
操作方式：程序式、交
互式
3
实时数据库
数据的发展：关系型数据库→实时数据库定义：实时数据库（real-time data base，简称
RTDB），是其数据和事物都有显示定时限制的数据库，系统的正确性不仅依赖于时间的逻辑结果，而且依赖于该逻辑结果所产生的时间。
常用的客户应用软件是PI-Process Book、PI-Data Link、 PI-Active View。
PI-Process Book是图形用户界面接口，用户可以建立各类画面。
PI-Data Link是另一个用户界面软件，实现与PI之间的数据交换。
PI-Active View是一个Web客户端的应用，允许用户将 PI-Process Book中生成的画面在通用的浏览器中进行发布。
用简单的代数算式，并将其存入库中多次使用。 ② 批处理模块。利用该模块，服务器以一个批量前后

《数据采集》课件

06
CHAPTER
数据采集案例分析
详细描述
采集用户浏览数据，分析用户偏好和购买意愿，优化产品推荐和布局。
利用数据挖掘技术，发现潜在的用户需求和市场机会。
采集销售数据，分析热销商品和销售趋势，为库存管理和营销策略提供依据。
总结词：通过数据采集，深入了解电商网站的用户行为和销售情况。
总结词：通过采集政府公开数据，了解社会经济发展状况，为政策制定提供支持。
数据篡改风险
未经授权的第三方可能对采集到的数据进行篡改，导致数据失真或误导数据分析结果。
隐私泄露风险
数据采集过程中可能涉及到个人隐私信息，如姓名、身份证号、联系方式等，存在隐私泄露的风险。
数据安全风险
数据采集过程中可能面临各种安全威胁，如黑客攻击、病毒传播等，可能导致数据丢失或损坏。
总结词
在大数据时代，数据量庞大且增长迅速，如何快速有效地采集和处理数据成为亟待解决的问题。
数据源可能存在误差或异常，导致采集到的数据不准确。
数据不准确
由于数据源的限制或数据采集过程中的遗漏，可能导致数据不完整。
数据不完整
不同数据源之间的数据可能存在冲突或矛盾，导致数应用，数据隐私和安全问题日益突出，如何保护个人隐私和数据安全成为亟待解决的问题。
01
详细描述
02
采集政府各部门公开的数据，包括经济、教育、医疗等领域。
03
利用数据分析技术，挖掘数据背后的规律和趋势，为政策制定提供科学依据。
04
监测政策实施效果，评估政策对社会经济发展的影响。
05
THANKS
感谢您的观看。
目的
确定数据需求
选择数据采集方法
数据采集实施
数据预处理
01

实时数据库及数据采集

实时数据库及数据采集在当今数字化的时代，数据如同血液一般在企业和组织的运营中流淌。

而实时数据库和数据采集技术，则是确保这一血液能够新鲜、快速、准确地输送到各个关键部位的重要手段。

实时数据库，简单来说，就是能够实时处理和存储数据的数据库系统。

它与传统数据库的最大区别在于其对数据的处理速度和时效性要求极高。

在一些对数据实时性要求严格的场景，如工业控制、金融交易、物联网等领域，实时数据库发挥着至关重要的作用。

想象一下一个现代化的工厂生产线，各种传感器和设备在不停地工作，产生大量的数据，包括温度、压力、速度、产量等等。

这些数据需要在瞬间被采集、处理和分析，以便及时发现生产中的问题，调整生产参数，确保产品质量和生产效率。

如果使用传统的数据库，可能会因为数据处理的延迟而导致生产故障或者效率低下。

而实时数据库能够在毫秒甚至微秒级的时间内完成数据的存储和查询，为生产的实时监控和优化提供了有力支持。

数据采集则是获取这些原始数据的过程。

它就像是数据世界的“采集者”，负责从各种数据源中收集数据，并将其传递给后续的处理环节。

数据采集的方式多种多样，常见的有传感器采集、网络爬虫、文件导入等。

传感器采集是工业领域中最为常见的数据采集方式之一。

例如，在汽车制造中，通过安装在车辆各个部位的传感器，可以实时采集车速、发动机转速、油温等数据。

这些传感器将物理量转换为电信号，再通过数据采集设备将其转换为数字信号，最终传输到实时数据库中。

网络爬虫则主要用于从互联网上获取数据。

比如，一些电商平台通过爬虫技术获取竞争对手的产品价格、销量等信息，以便制定更有竞争力的营销策略。

文件导入则适用于已经存在的大量数据文件，如Excel 表格、CSV 文件等，将这些数据一次性导入到数据库中进行处理。

在实际应用中，实时数据库和数据采集往往是紧密结合的。

一个高效的数据采集系统能够为实时数据库提供源源不断的新鲜数据，而实时数据库则能够快速处理和存储这些数据，为后续的分析和应用提供支持。

数据采集技术PPT课件

系统设计灵活。（3）数据采集与数据处理紧密，形成数据采
集与处理系统，可实现从数据采集、处理到控制的全部工作。
2
（4）数据采集过程一般都具有“实时”特性，实时的标准是能满足实际需要。
（5）随着微电子技术的发展，电路集成度的提高，数据采集系统的体积越来越小，可靠性越来越高，出现单片数据采集系统。
✓ CMOS：互补金属氧化物（PMOS管和NMOS管）共同构成的互补型MOS集成电路制造工艺，功耗很低、电压范围宽、抗干扰能力强。
✓ TTL：集成电路输入级和输出级全采用晶体管组成的单元门电路，多发射极实现输入级“与”逻辑，输出级晶体管实现“非”逻辑。与非门输出结果为：有0出1，全1出0。+5V等价于逻辑“1”，0V等价于逻辑“0”，被称做TTL（晶体管-晶体管逻辑电平）信号系统。
率信号和开关量信号等。
7
二、数据采集系统的主要性能指标 ➢ ①系统分辨率； ➢ ②系统精度； ➢ ③采集速率； ➢ ④动态范围； ➢ ⑤非线性失真。
8
第二节数据釆集基本电路
一、运算放大器和测量放大器 1.运算放大器在模拟集成电路中，集成运算放大器是最基本
又是用途最广的一种电路。集成运算放大器是高增益、多级直接耦合放大器，在模拟计算中，这种放大器能够实现各种数学运算，故称为运算放大器。 ✓ 直接耦合:将前一级的输出端直接连接到后一级的输入端。高增益单片集成化运算放大器在自动控制、测量仪表、计算技术等许多方面都有着极其广泛的应用，是模拟电子领域中最重要的有源器件。
25
模拟多路开关有机械式、电磁式和电子式三大类。 ➢ 纯机械式开关在现代数据采集系统中已很少使用。 ➢ 电磁式多路开关主要是指各种继电器、干簧管等，

《数据采集基础知识》课件

在数据分析中，数据采集的目的是为了获取足够数量和质量的样本数据，以支持后续的数据分析和挖掘工作。通过对这些数据进行清洗、整合和转换等操作，可以进一步挖掘数据的内在价值，为企业提供更加准确和深入的洞察。
数据采集在数据分析中的应用场景包括市场调研、用户行为分析、销售分析等，通过对这些领域的数据进行采集和分析，企业可以更好地了解市场趋势、用户需求和销售状况，从而制定更加科学和有效的市场和销售策略。
04
数据采集的挑战与解决方案
数据质量挑战与解决方案
01
02
03
04
数据质量挑战
数据不准确、不完整、不一致、过时
数据清洗
去除重复、无效、异常数据
数据验证
通过规则、算法确保数据准确性
数据整合
统一不同来源的数据格式和标准
数据安全挑战与解决方案
数据安全挑战
数据泄露、数据篡改、数据损坏
访问控制
政策法规
制定严格的隐私保护政策和法规，约束对数据的收集和使用
05
数据采集的应用场景
商业智能
在商业智能应用中，数据采集的目的是为了获取全面、准确、及时的数据，从而帮助企业更好地了解市场、客户和业务情况，提高决策效率和准确性。
单击此处添加正文，文字是您思想的提一一二三四五六七八九一二三四五六七八九一二三四五六七八九文，单击此处添加正文，文字是您思想的提炼，为了最终呈现发布的良好效果单击此4*25}
数据挖掘
01
数据挖掘是指从大量数据中自动或半自动地发现模式、关联、趋势和异常的过程。数据采集是数据挖掘的基础，为数据挖掘提供所需的数据源。
02 03
在数据挖掘中，数据采集的目的是为了获取全面、准确和有价值的数据集，以支持后续的数据挖掘和分析工作。通过对这些数据进行分类、聚类、关联等操作，可以发现数据的内在规律和模式，为企业提供更加准确和深入的洞察。

实时数据库和数据采集

宝信实时数据库功能-分析
宝信实时数据库功能-分析
宝信实时数据库功能-可视化
让顾客随时随处了解iHyperDB存储旳实时历史统计
主要涉及： Web门户、组态画面（涉及趋势、历史回放等控件）、Excel表格等
宝信实时数据库功能-可视化
访问iMV查看趋势
宝信实时数据库功能-接口
提供了数据接口和二次开发接口主要包括：基于SQL旳数据访问ODBC、OPC
宝信实时数据库功能-采集
iHyperDB-Collector-采集器提供数据采集功能并将其存储到iHyperDB中涉及三个组件： hdBuffer缓存,数采机采集客户
端,关系型数据库数据采集器
宝信实时数据库功能-采集
宝信实时数据库功能集
新增 Tag
宝信实时数据库功能-采集
新增 Tag
宝信实时数据库特点
可支持50000设备并发连接。采用服务端压缩技术内核系统存储达800万条统
计/秒，配合客户端压缩技术，整个系统可达千万条统计/秒旳存储能力。支持23年以上旳数据连续存储，可连续对数据进行统计、分析、查询。采用TSBT高速索引算法，1秒可查询上万条历史数据。
宝信实时数据库主要功能
实时数据库及数据采集
实时数据库历史
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 Speed RTDBMS-硬实时数据库
推广应用：世界范围内90年代（工业监控、控制、公用工程）
➢ PI、Uniformance(PHD)、InfoPlus、InSql
Server、SDK (Java、C#、C++)、COM（支持 VB、VC调用）、Excel插件公式

《数据采集》课件 (2)

资讯发布
了解媒体行业，利用数据采集等技术，为媒体产生有价值的内容。
数据安全
数据备份
掌握数据备份的方法和技巧，避免数据丢失。
数据权限
学习数据权限管理的方法和技巧，实现数据的精准授权和管理。
数据加密
了解数据加密的基本理论和技术，保护数据安全。
数据保密
了解数据保密的必要性和方法，保护敏感数据。
结束语
本课程通过详细介绍数据采集的流程、方法和技术，全面提升数据采集的能力和水平，助力个人及企业发展。
数据采集 PPT课件 (2)
本课程主要围绕数据采集展开，详细介绍了数据采集的过程中涉及的各个环节以及相关技术。
资料搜集
网络资料搜集
学习如何在海量的互联网数据中搜索、筛选出自己需要的内容。
实地调查
了解实地调查流程、方法和技巧，使得我们能够更加深入地挖掘数据。
文献调查
学习如何使用图书馆等资源，搜索文献，并利用文献
数据获取
网络爬虫
深入了解常用的网络爬虫技术，包括普通爬虫和 Ajax 爬虫，学会如何构建和使用。
数据库查询
了解数据库查询的基本语句和技巧，学会如何使用 SQL 语言进行数据提取。
数据接口获取
介绍如何利用各种开放接口快速获取数据，以及如何利用 HTTP 请求进行数据爬取。
文件导入
学习如何使用常见的文件格式（如 CSV、Excel）进行数据导入和提取。

文件存储
介绍不同的文件存储方案及其优缺点，以及如何选择适合自己的存储方式。
数据分析
1 数据可视化
2 数据统计
掌握数据可视化技术，用图表、图形等方式展示数据，使得数据更具读者友好性。
熟悉数据统计的基本概念、方法和技巧，能够通过数据统计得出准确的结论。

《数据采集系统》课件

《数据采集系统》 PPT课件
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
目录CONTENTS
• 数据采集系统概述 • 数据采集系统的技术原理 • 数据采集系统的设计和实现 • 数据采集系统的应用案例 • 数据采集系统的未来发展
01
数据采集系统概述
数据采集系统的定义
总结词
数据采集系统的基本组成
总结词
数据采集系统的基本组成
详细描述
一个典型的数据采集系统通常包括数据源、数据传输、数据处理和数据存储等部分。其中，数据源是数据的来源，如传感器、数据库等；数据传输部分负责将数据从源传输到处理中心；数据处理部分负责对数据进行清洗、转换和聚合等操作；数据存储部分则负
责将处理后的数据存储在数据库或其他存储介质中，供后续分析和使用。
01
数据采集系统的未来发展
人工智能在数据采集中的应用
自动化数据筛选
利用机器学习算法，自动筛选出有价值的数据，减少人工干预。
实时数据分析
通过人工智能技术，对采集的数据进行实时分析，提供即时反馈。
数据预测
基于历史数据，利用人工智能技术预测未来的数据趋势。
5G技术在数据采集中的应用
01
02
03
工业自动化数据采集系统
总结词
工业自动化数据采集系统是利用自动化设备和技术，对生产过程中的各种参数进行实时监测和数据收集，实现生产过程的智能化控制。
详细描述
工业自动化数据采集系统广泛应用于机械制造、化工生产、电力监控等领域，通过实时监测设备的运行状态、工艺参数等信息，提高生产效率、保障生产安全、降低能耗。
NoSQL数据库
如MongoDB、Cassandra等，适用于非结构化和半结构化数据的存储。

实时数据库及数据采集(一)2024

实时数据库及数据采集（一）引言概述：实时数据库及数据采集是现代工业自动化系统和物联网应用中重要的技术支持。

实时数据库通过高效的数据存储和检索机制，满足了对实时性要求较高的数据管理需求。

数据采集技术则负责将各种传感器、设备等实时产生的数据实时采集，并送入实时数据库进行处理和管理。

本文将介绍实时数据库的定义和特点，以及数据采集的原理和常用方法。

正文内容：1. 实时数据库的定义和特点1.1 实时数据库的定义a. 实时数据库是一种专门用于处理实时数据的数据库系统，它提供了高效的数据存储和检索功能。

b. 实时数据库能够满足对数据实时性要求较高的应用场景，如工业自动化、交通监控等。

1.2 实时数据库的特点a. 高并发性：实时数据库能够支持大量的并发操作，多个客户端可以同时读写数据。

b. 高性能：实时数据库采用了高效的数据存储和索引机制，能够快速检索和更新数据。

c. 数据完整性：实时数据库提供了事务机制，保证数据的完整性和一致性。

d. 支持实时分析与决策：实时数据库能够进行数据分析和处理，为实时决策提供支持。

2. 数据采集的原理和常用方法2.1 数据采集的原理a. 数据采集是指将现场产生的信号或数据通过数据采集装置进行采集和存储。

b. 数据采集装置一般由传感器、信号调节器、模数转换器等组成，负责将传感器采集到的模拟信号转换成数字信号。

c. 数字信号经过采样、量化和编码等处理后，送入实时数据库进行存储和分析。

2.2 常用的数据采集方法a. 直接连接式采集：将传感器直接连接到采集装置，通过模拟信号接口进行数据采集。

b. 总线式采集：采用总线技术连接多个传感器和设备，通过总线控制器进行数据采集和传输。

c. 网络式采集：利用网络连接多个分布式数据采集装置，实现远程数据采集和集中管理。

3. 实时数据库的应用领域3.1 工业自动化：实时数据库在工业自动化中广泛应用，用于实时监控和控制生产过程。

3.2 物联网：实时数据库是物联网应用的基础，通过实时采集和存储设备数据，支持物联网应用的实时分析和决策。

组态学习课件1-实时数据库

数据对象的报警值存盘
产生报警的对象名称、报警产生时间、报警结束时间、报警应答时间、报警类型、报警限值、报警时数据对象的值、用户定义的报警内容注释。
第二章实时数据库
数据对象报警值修改
01
02
第二章实时数据库
数据对象报警值应答
报警应答的作用是告诉系统，操作员已经知道对应数据对象的报警产生，并作了相应的处理，同时，MCGS将自动记录下应答的时间（要选取数据对象的报警信息自动存盘属性才有效）。报警应答可在数据对象策略构件中实现，也可在脚本程序中使用系统内部函数AnswerAlm来实现，如果对应的数据对象没有报警产生或已经应答，则本函数无效。
第二章实时数据库
内部数据对象的调用
利用内部数据变量分别创建数值型数据对象year1、month1、day1、hour1、minute1、second1，并进一步建立字符型数据对象date1和time1，以分别用来在窗口中显示当前日期和时间，通过下列语句：
year1=$year //将系统内部变量的值赋给用户变量 month1=$month day1=$day hour1=$hour minute1=$minute second1=$second date1=!str(year1)+"."+!str(month1)+"."+!str(day1) //对获得的数据进行下一步转换和处理，成为对系统有用的数据对象date1和time1 time1=!str(hour1)+":"+!str(minute1)+":"+!str(second1)
实时数据库
数据对象是构成实时数据库的基本单元，构造实时数据库的过程，实际就是定义数据对象的过程，是按用户需求对被测参数的属性进行设置。

数据工程师：数据的收集、存储与清洗培训ppt

数据筛选
根据业务需求筛选出需要的数据，去除无关或重复的数据。
数据转换
将数据从一种格式或类型转换为另一种格式或类型，以便于后续
处理和分析。
数据重塑
对数据进行重新组织或排列，使其更符合分析需求。
缺失值处理
删除缺失值
删除含有缺失值的整个记录或数据列。
填充缺失值
使用特定值（如平均值、中位数、众数等）填充缺失值。
访问控制
实施严格的访问控制策略，限制对数据的访问权限，防止数据滥用。
隐私合规
遵守相关法律法规和隐私政策，保护个人隐私和敏感信息。
大数据处理与性能优化
1 2
数据处理速度
提高数据处理速度，满足实时分析和响应的需求。
存储优化
合理规划数据存储方案，降低存储成本和提高存储效率。
3
分布式处理
利用分布式计算技术处理大规模数据，提高数据处理能力。
数据仓库与数据湖
数据仓库
数据仓库是一个大型、集中式的存储系统，用于存储和管理企业数据。
数据湖
数据湖是一个大型、集中式的存储系统，用于存储和管理大量原始数据。
特点
数据仓库以结构化数据为主，主要用于分析和报告；数据湖可以存储结构化和非结构化数据，主要用于大数据分析和机器学习。
应用场景
适用于企业级的数据管理和分析应用。
数据工程师：数据的收集、存储与清洗培训
汇报人：可编辑 2023-12-24
目录
• 数据收集 • 数据存储 • 数据清洗 • 数据工程师的技能与工具 • 数据工程师的职责与挑战 • 实际案例分析
01
数据收集
数据源选择
内部数据源
实时数据与离线数据