我国实时数据库行业发展趋势的研究

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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

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(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)

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

数据库技术及应用-数据库技术的发展趋势

2020/10/16
13
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。
2020/10/16
6
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

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

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。
06
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

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

实时数据库的关键技术及未来发展前景

实时数据库的关键技术及未来发展前景

实时数据库的关键技术及未来发展前景摘要:作为数据库领域的一个重要分支。

实时数据库弱化了关系型数据库的某些功能,通过采用专用的工业实时数据压缩算法以及特殊的历史数据存储索引机制,应对特殊的需求。

实时数据库推动了信息化从传统领域向新的领域扩展,向更高层次发展。

这些新的领域包括生产实时监视、电力调度、交通监视及控制、实时仿真、作战指挥自动化等。

展望未来,在物联网领域实时数据库将会发挥更重要的作用。

关键词:实时数据库数据压缩算法信息化关系数据库物联网中图分类号:TP311.133.2文献标识码:A文章编号:1007-9416(2014)04-0215-021引言1.1实时数据库简介及应用背景实时数据库作为一种特殊的数据库,早在十多年前就已经在国外的大型流程工业企业部署应用。

随着网络、存储及计算技术的飞速发展,实时数据库广泛应用于电力、钢铁、石油、石化、交通、航空、水利、环保等重要行业和领域,已经是工业领域信息化的核心基础软件,在“信息化与工业化融合”过程中发挥着重要作用。

1.2国内外主流实时数据库介绍目前国内外市场上主流的实时数据库有:美国OSI公司的PI实时数据库,美国GE公司的IH实时数据库和美国印步公司的eDNA实时数据库。

国产的有代表性的实时数据库有:上海麦杰的openPlant,北京中科启信的Agilor。

2实时数据库的主要特点及架构2.1实时数据库的特点实时数据库面向的应用领域有如下3个特点:2.1.1单位时间内响应的数据量大如:一个的火电厂的SIS系统使用实时数据库存储数据,同时需要处理的测点数超过了一万,这些测点的变化周期通常在1秒钟之内,也就是说,需要将超过一万点的数据在1秒钟之内保存到数据库中。

2.1.2存储数据量大实时数据库的核心就是对大量的实时信息进行处理,由于成年累月的数据将占据大量的硬盘空间。

假设同时处理对于1万点的系统,每1秒钟存储一次,每次单点占用8个字节,那么保存10年的数据量将有10000*8*10*365*86400=25228800000000字节,接近23TGB。

数据库技术的发展现状及趋势

数据库技术的发展现状及趋势

数据库技术的发展现状及趋势一、本文概述随着信息技术的迅猛发展,数据库技术作为信息技术的核心组成部分,已经深入到各行各业,成为了现代社会运转不可或缺的基础设施。

本文旨在全面探讨数据库技术的当前发展现状,以及未来可能的发展趋势。

我们将从数据库技术的历史沿革出发,分析当前主流数据库技术的特点和应用场景,然后深入探讨数据库技术在云计算、大数据等新技术背景下的创新应用,最后展望数据库技术的未来发展趋势,以期对数据库技术的发展提供全面的理解和前瞻性的思考。

在本文中,我们将重点关注数据库技术的性能优化、可扩展性、安全性、智能化等方面的发展现状,并深入探讨这些技术如何满足现代社会对数据处理的高效率、高可靠性、高安全性的需求。

我们也将关注数据库技术在应对数据爆炸式增长、数据类型多样化、数据处理实时化等挑战方面的创新实践。

通过本文的阐述,我们希望能够为数据库技术的研究者、开发者、使用者提供一个清晰的技术发展脉络,以及对未来技术发展的预见和启示。

我们也希望通过本文的探讨,能够促进数据库技术的进一步发展,推动信息技术在各个领域的应用创新,为构建数字中国、智慧社会提供强大的技术支持。

二、数据库技术的发展历程数据库技术的发展历史可以追溯到上世纪60年代,经历了从简单到复杂、从集中式到分布式、从关系型到非关系型等多个阶段。

初始阶段(1960s-1970s):在60年代末期,随着计算机技术的兴起,数据库技术开始萌芽。

此时,数据库主要以层次模型(Hierarchical Model)和网状模型(Network Model)为主,这些模型主要用于处理大规模、复杂的数据结构。

关系型数据库阶段(1970s-1990s):随着关系理论的发展,关系型数据库(RDBMS,Relational Database Management System)开始崭露头角。

以SQL(Structured Query Language)为基础,关系型数据库提供了统一的数据查询和操作方式,极大地简化了数据处理和管理的复杂性。

数据库管理技术的发展趋势及应用前景分析

数据库管理技术的发展趋势及应用前景分析

数据库管理技术的发展趋势及应用前景分析随着信息时代的到来,数据库管理技术在各个领域得到了广泛应用。

而随着云计算、大数据等新兴技术的发展,数据库管理技术也在不断演进和改进,以满足不断增长的数据需求和提高数据处理效率的要求。

本文将分析数据库管理技术的发展趋势,并探讨其应用前景。

首先,数据库管理技术的发展趋势主要体现在以下几个方面:1. 巨量数据处理能力的提升:随着大数据时代的到来,传统的数据库处理架构已经无法满足海量数据的存储和处理需求。

因此,新一代数据库管理技术开始采用分布式存储和计算框架,以提高数据的扩展性和处理效率。

同时,借助GPU加速等硬件技术的进步,数据库管理系统也能够更好地利用硬件资源,提高数据处理的性能。

2. 实时数据处理的能力:随着实时分析和实时决策的需求增加,数据库管理技术也在朝着实时数据处理的方向发展。

传统的批处理数据库逐渐被流式数据处理技术取代,以实时捕获和处理数据。

此外,由于物联网的发展,传感器产生的大量实时数据需要实时存储和处理,因此数据库管理技术也在不断提升对实时性能的支持。

3. 数据安全和隐私保护的需求:随着数据泄露事件的频繁发生,数据安全和隐私保护已经成为数据库管理技术发展的重要驱动因素。

数据库管理系统需要提供更加严格的权限控制、数据加密和数据脱敏等安全机制,以保护敏感数据的安全性和隐私性。

同时,随着数据跨境流动的增加,数据库管理技术还需要满足国际数据安全和隐私保护的法律法规要求。

其次,数据库管理技术的应用前景可从以下几个方面进行分析:1. 金融领域:金融行业作为大数据的重要应用领域之一,对处理海量数据要求极高。

数据库管理技术的发展使得金融机构能够更好地管理和分析大量的交易数据,以检测潜在的风险和机会。

例如,近年来商业智能和风险管理系统的发展,已经成为金融机构决策的重要支持工具。

2. 零售和电商领域:随着电子商务的蓬勃发展,数据库管理技术在零售和电商领域的应用也变得越来越重要。

数据库未来发展趋势(更新版)

数据库未来发展趋势(更新版)

数据库未来发展趋势(更新版)数据库诞生于20世纪60年代,经历近十年蝶变,到了70年代,IBM提出了商用的关系型数据库,此后,这种商用数据库经过包括Honeywell、IBM、微软等主流厂商的迭代更新,逐渐推广于市场。

随着数据化趋势的发展和大数据时代的到来,数据库逐渐从灯光边缘来到舞台中心,成为了大数据时代最为重要的基础设施之一。

自商业化后,长期以来,商用关系型数据库始终处于本地化部署阶段,直到2010年以后,数据库逐渐发展出了以下三大新趋势:第一,数据库的多元化。

随着人们的需求逐渐多元化,一些非关系型的数据库得到了蓬勃发展,可以适应更多应用场景。

第二,数据库上“云”。

随着云技术、通讯和网络技术的大发展,数据库逐渐从本地部署向云上转化。

第三,数据库的开源。

最早的数据库是以闭源为主,后来逐渐有更多开源的数据库入场。

第一个发展趋势是数据库的多元化。

当下,关系型数据库仍然是市场主流。

什么是关系型数据库?最常见的就是我们常用的excel,非常直观地用二维的行列来排布数据。

非关系型数据库即储存形式不是二维结构的数据库,从实时性来看,数据库还分为两类:一个是事务性的数据库,特点是要求有互动行为,对于响应的时间要求比较高;另一种是非事务性数据库,单纯把这些数据储存在里面,后续再进行分析。

关系数据库中的数据,彼此之间的关系一目了然,理解起来轻而易举。

由于它的储存性能比较好,所以有易于维护、便于理解、使用方便等优点。

但它有几点问题:一点数据库的灵活性较差,数据只能以规定的形式来填取,一旦一个数据库成型之后,想更改它的形式非常困难;二是它的数据储存方式非常讲究数据关系,对海量数据的处理非常不友好。

随着数据行业的大发展,数据要求的应用场景越来越多,出现了不以二维结构而是其他一些关系来储存数据的数据库,这些统称为非关系型数据库。

它们的特点是格式灵活。

由于不通过关系处理数据,所以它的响应速度和性能比较优秀。

但是非关系型数据库也有一些问题:第一,它的逻辑比较难,比如图数据库就是以图形或者网络作为储存的结构,以网络结构勾结起数据之间的关系,在理解和学习上需要投入较高成本;第二,不适合进行复杂操作,由于不是通过强关系性来储存,在调取复杂查询的时候,需要从一个表跳到另外一个表,再跳到后一个,以此类推,效率比关系型数据库要低。

数据库技术及应用-数据库技术的发展趋势

数据库技术及应用-数据库技术的发展趋势

数据库技术及应用-数据库技术的发展趋势数据库技术及应用数据库技术的发展趋势在当今数字化的时代,数据成为了企业和组织的重要资产,而数据库技术则是管理和利用这些数据的关键。

随着技术的不断进步和业务需求的日益复杂,数据库技术也在不断发展和演进。

本文将探讨数据库技术的一些主要发展趋势,帮助我们更好地理解和应对未来数据管理的挑战与机遇。

一、云数据库的兴起云计算的普及给数据库技术带来了重大变革。

云数据库具有诸多优势,使其成为越来越多企业的选择。

首先,云数据库提供了灵活的可扩展性。

企业可以根据业务的增长或收缩,轻松地调整数据库的资源配置,避免了传统本地部署中硬件资源闲置或不足的问题。

其次,云数据库降低了运维成本。

云服务提供商负责数据库的管理、维护和升级,企业无需投入大量人力和物力进行基础设施的建设和维护。

再者,云数据库具备高可用性和容错性。

云提供商通常在多个数据中心部署数据副本,确保在发生故障时能够快速恢复服务,保障业务的连续性。

然而,云数据库也面临一些挑战,如数据安全和隐私问题、网络延迟等。

但随着技术的不断完善,这些问题将逐步得到解决。

二、大数据与数据库的融合随着大数据时代的到来,数据的规模、种类和处理速度都有了巨大的增长。

传统的数据库技术在处理海量、多样化的数据时面临着挑战,因此大数据技术与数据库的融合成为必然趋势。

大数据技术如 Hadoop、Spark 等,能够处理大规模的结构化、半结构化和非结构化数据。

数据库技术则在数据的一致性、事务处理和复杂查询方面具有优势。

将两者结合,可以构建更强大的数据处理平台,满足企业对大数据分析和实时处理的需求。

例如,在电商领域,通过融合大数据和数据库技术,可以实时分析用户的购买行为、浏览记录等数据,为用户提供个性化的推荐服务,同时也能对库存管理、供应链优化等业务进行精准决策。

三、数据仓库与数据湖的协同发展数据仓库和数据湖是两种不同的数据存储架构,它们在数据管理中发挥着不同的作用。

实时数据库在煤化工行业中的应用分析

实时数据库在煤化工行业中的应用分析

信息技术Һ㊀实时数据库在煤化工行业中的应用分析李竺熹摘㊀要:当下我国计算机网络技术的不断发展应用ꎬ使得实时数据库进行了全面的应用ꎬ特别是在煤化工行业当中扮演着越来越重要的角色ꎬ对于整体工作的协调发展将会起到良好的促进作用ꎬ使得生产系统和管理系统做到有效的连接ꎬ让信息实现全面的共享效果ꎮ本文对实时数据库在煤化工企业当中的具体应用价值进行简要的分析ꎬ并提出相关性的建设意见ꎬ希望能够对行业的发展起到一定的帮助作用ꎮ关键词:实时数据库ꎻ煤化工行业ꎻ应用分析㊀㊀实时数据库的应用能够对所应用的信息进行全方位的标准化管理ꎬ在进行信息储存传输过程当中ꎬ发挥着不可替代的作用ꎬ同时也是数据库应用系统结构当中的一部分ꎬ而实时数据库能够表现出十分强大的实效性和共享性ꎮ在煤化工业信息数据运用方面得到了充分的体现ꎬ而实时数据库在进行数据信息运用的时候ꎬ能够更好的执行TCP协议和IP协议标准ꎮ一㊁实时数据库的应用形成(一)主体结构当下我国的煤化企业所利用的实施数据库是通过最先进的技术手段所研发形成的ꎬ不仅能够对信息进行全方位的实时收集ꎬ并做出有效的存储管理ꎬ同时还能够做到实时的有效访问处理ꎬ无论是在进行煤化企业的内部管理ꎬ还是煤化工业的具体操作施工都能够提供大量的数据信息ꎮ企业主要的管理人员只需要通过数据的信息就能够判断煤化工业的操作流程是否科学合理ꎬ对于每一个环节所产生的能源消耗问题ꎬ都能够做出全面有效的分析ꎬ然后对重要的工艺流程做出全面的改进ꎬ从而能够有效的提高生产效率ꎬ并能够更好地节能降耗ꎬ以此保证在取得经济效益的同时ꎬ能够对我们的生态环境做出全面的保护ꎮ煤化工业企业所采用的实时数据库的结构主要以分层的形式进行呈现ꎬ主要包括现场生产管理数据层㊁访问数据管理层㊁信息应用层ꎮ其中实时访问数据管理层是整个数据库应用过程当中非常重要的核心部分ꎬ同时它还建立了各种访问数据库的软件和工具ꎬ实现了平台化的全面利用ꎮ(二)访问实时性数据库访问实时数据库具备信息数据的采集利用ꎬ通过动态组合软件能够对用户界面进行充分的展示ꎮ在具体的生产操作过程当中ꎬ生产人员为了能够进一步的了解生产底层的数据情况ꎬ通过数据库的调用能够对底层的操作信息进行全面的掌握ꎬ这样才能够及时有效的查找出故障问题的存在ꎮ同时还可以利用趋势数据分析图ꎬ对于重点区域进行有效的标注ꎬ然后做出有效的趋势分析ꎬ这样才能够掌握设备的具体运行情况ꎮ同时组态技术应用系统往往是通过以下曲线数据方式进行展现ꎬ时效性曲线图㊁过去的数据分析曲线图㊁新旧数据的对比曲线图㊁未来发展趋势曲线图ꎬ通过这些曲线图所得到的数据ꎬ能够保证生产管理更加的有效ꎮ二㊁实时数据库产生的应用价值(一)为整个的煤化操作提供良好的便利性此外整个的数据库应用过程当中ꎬ只需要通过计算机网络就可以全面的实现数据的查找分析ꎬ与传统的操作平台模式相比较ꎬ体现出了良好的便利性和快捷性ꎮ在整个的煤炭生产操作过程当中ꎬ应用实时的数据库ꎬ对于整个生产环节的监控分析提供重要的帮助ꎬ从而更有助于数据的统计管理ꎮ首先ꎬ对于每个环节的生产情况ꎬ都能够为管理人员进行全面的展示ꎬ这样才能够有利于主管人员对整个企业的运行发展情况进行充分的了解ꎮ其次在每个环节进行生产运行过程当中存在的健康情况以及动态发展情况进行全面细致化的分析ꎬ从而及时的发现整个系统运行过程当中存在的一系列隐患问题ꎬ在提出的解决方案措施上能够提供重要的参考价值ꎮ(二)对运行成本能够进行全面控制实时性数据库的进一步应用将会取代传统的集成式控制系统应用ꎬ主要是因为在进行煤化工业原料采购以及煤化工业原料查询的过程当中ꎬ传统的集成化控制系统ꎬ在进行查询应用的时候往往需要投入较大的成本ꎬ特别是需要较多的硬件配套设施才能够达到完成ꎮ而在利用实时性数据库进行原材料分析的时候ꎬ这需要通过一台计算机和网络系统的连接ꎬ就可以做到全面的实现ꎬ并能够提出更为准确的数据分析ꎬ这样将会使整个的运行成本得到进一步的节约ꎬ无需投入更多的资本就可以达到良好的效果ꎮ(三)代替传统的记录储存方式报表功能的进一步应用ꎬ能够保证在进行操作的时候ꎬ从数据库进行数据的全面提取ꎬ对于传统的人工记录方式做出进一步的改变ꎬ利用数据库的自动化技术进行信息的采集录入ꎬ这样的操作方式相对传统的人工录入方式将会体现出良好的便捷性和高效性ꎬ对于人力资源能够做到进一步的节约ꎬ对于整个的运行成本能够做到有效的降低ꎬ同时这种操作模式还能保证信息录入的时候不会出现任何的差错ꎬ极大的提升了信息录入的准确性ꎮ我们通过大量的数据分析得出ꎬ在每个员工的工作上已经从以往15%的误差率降到了1.3%的误差率ꎬ使得整体工作准确性进行了极大的提升ꎬ同时工作效率的提升ꎬ也使得人员的工作积极性有了全面的提升ꎬ从而能够保证全心全意的进行工作ꎮ三㊁结束语随着时代的不断发展变化ꎬ企业开始大量的应用能源管理系统ꎬ以此能够保证对能源的使用情况进行全面的掌握ꎮ通过实时数据库的进一步应用ꎬ能够对每一项能源所消耗的情况进行全面的存储分析ꎬ更好的掌握每个阶段生产运行过程当中所消耗能源的具体情况ꎬ利用消耗配比曲线图进行充分的展示ꎬ然后做出有效的生产成本计算ꎬ这样才能够有利于对成本的全面控制ꎮ参考文献:[1]郭佰茹.实时数据库在煤化工行业中的应用探讨[J].煤化工ꎬ2018ꎬ46(z1).[2]崔乐ꎬ石军昌ꎬ张晓华ꎬ等.实时数据库在工业企业中的应用[J].工业仪表与自动化装置ꎬ2018(4):75-77.作者简介:李竺熹ꎬ抚顺市国际工程咨询集团有限公司抚顺工程咨询分公司ꎮ721。

2023年实时数据库行业市场调查报告

2023年实时数据库行业市场调查报告

2023年实时数据库行业市场调查报告实时数据库是一种能够提供实时数据读写的数据库管理系统。

它能够解决传统数据库在处理实时数据时的性能瓶颈和延迟问题。

实时数据库在许多领域中被广泛应用,包括金融、电子商务、物流和制造业等。

本文将对实时数据库行业进行市场调查和分析。

一、市场规模及增长趋势根据市场调研公司Gartner发布的报告,实时数据库市场规模在过去几年持续增长。

据预测,在未来几年内,实时数据库市场的复合年增长率将保持在10%以上。

这主要受到数字化转型的推动以及对实时数据处理能力的需求不断增加的影响。

二、行业竞争格局实时数据库行业存在着一些主要的竞争者,包括Oracle、Microsoft、IBM等。

这些公司在实时数据库市场中占据着重要的地位。

同时,还存在着一些新兴的竞争者,如MongoDB和Redis等,它们通过提供高性能和低延迟的解决方案来吸引客户。

三、市场需求分析实时数据库的应用领域非常广泛,特别是在金融领域和物流领域。

在金融领域,实时数据库能够帮助金融机构更快地处理交易数据,从而提高交易的执行速度和准确性。

在物流领域,实时数据库可以提供对货物运输和仓储等信息的实时监控,从而使物流运作更加高效。

另外,随着物联网技术的发展,实时数据库的需求也在不断增长。

物联网设备产生的大量数据需要实时地进行处理和分析,实时数据库能够提供高性能的数据处理能力。

因此,物联网领域对实时数据库的需求将持续增加。

四、市场机会和挑战实时数据库市场的机会主要来自于数字化转型的推动和对实时数据处理能力的需求增加。

随着越来越多的企业意识到实时数据的重要性,他们将更加倾向于采用实时数据库来满足其业务需求。

然而,实时数据库市场也面临着一些挑战。

首先,实时数据库的性能和可靠性是用户关注的重点问题。

用户对实时数据库的性能和可靠性要求越来越高,这对实时数据库供应商来说是一个巨大的挑战。

其次,实时数据库市场的竞争格局也对供应商构成了挑战。

供应商需要不断创新,提供更加高效和可靠的解决方案来脱颖而出。

我国电力行业实时数据库和生产信息化系统市场分析

我国电力行业实时数据库和生产信息化系统市场分析

我国电力行业实时数据库及其生产信息化系统市场分析一、我国电力信息化市场容量1、2008年电力信息化总投资128.40亿元,电网信息化投资已超过发电企业的信息化投资从投资增速及投资分布上看,近几年来,电网信息化投资增速持续高于发电企业的信息化投资。

2008年电网信息化投资额达到78.7亿元,发电企业信息化投资49.70亿元,两者分别占比61.29%及38.71%, 电网信息化投资已经远远超过电力生产信息化投资,电力全行业的信息化建设投资结构渐趋合理。

2、2008年发电企业信息化投资49.70亿元,其中生产信息化投资39.75亿元,管理信息化投资9.95亿元发电企业的信息化包括电力生产信息化和管理信息化两部分。

由于电力生产特别强调安全性和稳定性,厂站信息化历来是电力信息化的重点,大部分水电厂、火力发电厂都配备了计算机监控系统。

电力信息化厂级监控系统的广泛应用大大提高了生产过程的自动化水平。

相比之下,电力行业管理信息系统的建设要滞后得多。

即使在国家电网公司、华能公司这样的单位,管理信息系统(MIS)的建设也处在初级阶段,主要实现了OA、财务管理、人力资源管理等基本功能。

在实施ERP方面,现在除了电力还在继续坚持由IBM实施的ERP项目外,、、等地的电力公司都暂停了相关的管理信息化计划。

二、我国电力行业实时数据库及应用系统下游电力行业需求分析1、火力发电仍是电力供应的主要方式随着我国电力结构进一步优化,水力、风力和核能等清洁能源和可再生能源供电发展也相当迅速,但总的来看,火力发电仍是全国电力供应的主要方式。

数据来源:中国电力联合会据中国电力联合会研究表明,到2008年底,我国包括五大电力集团、四小豪门中中广核以外的三家、自备电厂、地方所属电厂在的火力发电企业共有2200多家。

主要集中在煤炭产区和电力消费市场所在区域;在水利发电领域,我国共有5万kW以上的大中型水电站230余座,其中,五十万kW级以上的40余座,百万kW级以上的水电站25座;在风电领域,我国(不含港、澳、台)有22个省区市共建成风电场239个;在核电领域,共有4座核电站处于运营阶段,有13座正在处于在建或规划;在电网领域,我国目前形成了东北电网、华北电网、华中电网、华东电网、西北电网和南方电网6个跨省的大型区域电网,其中前六个电网归属国家电网公司管理,南方电网归属南方电网公司管理。

实时历史数据库的设计与分析的开题报告

实时历史数据库的设计与分析的开题报告

实时历史数据库的设计与分析的开题报告一、研究背景随着数据科学的快速发展,越来越多的应用需要处理大规模的实时数据。

实时历史数据库是一种专门用于存储和处理实时数据的数据库,它可以提供实时数据的存储、查询和分析等功能,为实时数据处理应用提供了强有力的支撑。

二、研究目的本次研究旨在设计和分析一种高效的实时历史数据库,以满足实时数据处理应用的需求。

具体来说,我们将研究以下问题:1.实时历史数据的特点和需求。

2.实时历史数据库的基本架构和设计原则。

3.实时历史数据库的性能评估和优化方法。

三、研究方法本次研究将采用如下方法:1.文献综述,研究前人在实时历史数据库方面的研究成果和经验,分析其优缺点和适用性,为本次研究提供参考和借鉴。

2.需求分析,通过对实时历史数据处理应用的需求和特点的分析,抽取出实时历史数据库的功能需求和性能需求。

3.数据库设计,根据数据库需求和原则,设计实时历史数据库的基本结构和模块,并进行数据模型设计和架构设计。

4.性能评估,针对实时历史数据库的性能,设计相应的评估指标和测试方案,对数据库进行性能测试和优化。

四、预期成果本研究的主要成果包括:1.一份详细的实时历史数据库需求分析报告。

2.设计完善的实时历史数据库架构和数据模型。

3.一份详细的实时历史数据库性能评估报告,包括性能测试和优化方案。

4.一份论文,系统阐述实时历史数据库的设计和实现原理,以及性能评估和优化的方法和成果。

五、研究意义本次研究的意义在于:1.为实时数据处理应用提供一种高效、可靠的数据存储和分析平台。

2.促进实时数据处理技术的发展和应用,推动数据科学的发展。

3.丰富数据库领域的研究内容和方法,为数据库研究提供新的方向和思路。

组态软件中实时数据库的研究

组态软件中实时数据库的研究

组态软件中实时数据库的研究摘要随着信息技术的快速发展,组态软件在工业自动化中的应用越来越广泛。

而实时数据库则是组态软件的重要组成部分。

本文将探讨实时数据库在组态软件中的作用以及一些常见的实时数据库技术。

前言工业自动化领域中,组态软件是不可缺少的重要工具,用于系统的配置、调试和监控。

组态软件通常由人机界面、实时数据库、通信协议和算法优化等多个组成部分构成。

其中实时数据库是组态软件中非常重要的组成部分,它可以监控现场设备采集的实时数据,并进行统计分析和预处理,为组态软件提供强大的数据支撑。

实时数据库的作用在组态软件中,实时数据库是整个系统重要的数据存储和管理核心,它不仅是系统运作的关键,更是系统性能的决定性因素。

简单来说,实时数据库可以通俗的理解为存放实时数据的地方。

对于实时数据这个概念,我们通常可以理解为在特定的时间段内,从系统现场采集到的各个设备的数据。

实时数据库将这些数据进行整合、分析、存储,并提供给组态软件进行实时的绘图及判断工作。

综上所述,实时数据库在组态软件中扮演着相当重要的角色。

只有通过实时数据库对设备数据进行缓存处理,才能保证数据的实时性、可靠性和准确性。

同时,实时数据库能够为组态软件提供高效、稳定的数据支撑,进而提高系统的性能和稳定性。

实时数据库的技术在实时数据库技术中,有很多方法可以使用。

下面简单介绍一下几种常见的实时数据库技术。

拓扑数据库技术拓扑数据库技术是一种基于实时数据库的基础架构,它采用数据结构按照拓扑网络结构方式进行存储。

拓扑数据库技术主要适用于大规模的金属、石化、船厂等过程控制系统上。

在这些系统中,设备数量通常非常庞大,而且设备之间相互关联非常密切。

因此,采用拓扑数据库技术可以在处理大量数据的同时,快速找到设备间的相互关系,方便进行监控、管理和调试。

时态数据库技术时态数据库技术是一种基于时间序列数据的存储和处理技术。

它广泛应用于电力、交通、水利等行业。

在这些行业中,数据的时间粒度一般很小,因此需要采用高效的时态数据库技术来处理这些数据。

资金监管部门的实时数据监控技术研究

资金监管部门的实时数据监控技术研究

资金监管部门的实时数据监控技术研究如今,随着金融行业的不断发展和创新,资金监管部门的实时数据监控技术显得尤为重要。

资金监管部门需要及时掌握各种金融交易和资金流动的情况,以便能够及时采取相应的监管措施。

本文将探讨资金监管部门的实时数据监控技术的研究进展和应用情况。

资金监管部门的实时数据监控技术是指通过各种技术手段获取、分析和处理金融市场中的实时数据,以便快速识别异常情况和风险,并及时采取相应的措施进行监管。

这些技术包括数据采集、数据存储、数据分析和数据可视化等方面。

首先,数据采集是实时数据监控技术的基础。

资金监管部门需要从金融机构、交易所和其他金融市场获取各种实时数据,包括交易数据、资金流动数据、持仓数据等。

为此,资金监管部门需要建立与相关金融机构和交易所的数据接口,以便能够实时获取数据。

同时,要确保数据的准确性和完整性,可以采用数据验证和校正技术,以及加密和安全传输技术,保护数据的安全性。

其次,数据存储是实时数据监控技术的关键。

大量的实时数据需要被有效地存储和管理,以便后续的数据分析和查询。

传统的关系数据库在面对大数据时性能可能不足,在这种情况下,可以采用分布式数据库、列存储数据库等新一代数据库技术,提高数据的存储和处理效率。

此外,还可以利用云计算和大数据技术,将数据存储在云端,以便随时随地进行访问和查询。

第三,数据分析是实时数据监控技术的核心。

资金监管部门需要通过对实时数据进行分析,识别出异常情况和风险,并及时采取相应的监管措施。

数据分析可以采用各种统计和机器学习算法,例如聚类算法、分类算法和异常检测算法,以发现潜在的问题和风险。

此外,还可以利用数据挖掘技术,发现隐藏在数据背后的规律和趋势,为监管决策提供科学依据。

最后,数据可视化是实时数据监控技术的重要手段。

将分析后的数据以图表、仪表盘等形式进行可视化展示,可以帮助监管部门快速了解金融市场的状况。

数据可视化可以采用各种数据可视化工具和技术,例如数据仪表盘、热力图、散点图等,以直观而有效地传达数据的信息。

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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。

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