实时数据库和关系型数据库的区别
实时历史数据库的设计与分析
历史数据库保存实时数据的历史记录。流程工业对历史数据库的需求表现在 两个方面；一个是先进控制和实时优化等应用的需要，它们需要的历史数据的特 点是近期和实时性，也就是说，它们需要常常或者按照某固定的周期尽快地得到 近期的历史数据；另一个是永久存储，提供实时性要求不高的历史数据查询。
１９８８年发表的ＡＣＭ ＳＩＧＭＯＤ Ｒｅｃｏｒｄ实时数据库系统专刊提示了ＲＴＤＢＳ （Ｒｅａｌ－Ｔｕｎｅ Ｄａｔａｂａｓｅ ｓｙｓｔｅｍ，实时数据库系统）研究领域的诞生，标志着实时和传统 数据库的融合产生的新兴研究领域的确立。
在数据库理论中，实时数据库系统就是其事务和数据都可以具有定时特性或 显式的定时限制的数据库系统【９】。系统的正确性不仅依赖于逻辑结果，而且还依赖 于逻辑结果产生的时间１１０ｌ。实时数据库的主要特征是在其数据和事务上施加了时 间约束。数据的时间约束是在数据的一致性要求之外，增加了时态的一致性要求； 事务的时间约束，即为事务规定了一个执行期限１１１】。
５
１．３本文的工作
电子科技大学硕士学位论文
本论文是在与中国电力科学研究院下属某公司合作开发的ＧＤＲＥＡＬ系统的基 础上，并进行了理论和实践创新后完成的。ＧＤＲＥＡＬ是一大型实时历史数据库系 统，最多支持１０００００个标签点。作者有幸参与开发了这一大型项目的完整开发过 程，包括从需求分析、概要设计、详细设计、编码和最终的测试过程。
传统的实时系统虽然支持任务的定时限制，但只针对结构和关系比较简单的 数据，不涉及维护数据的完整性和一致性。因此，实时数据库系统是传统的实时
３
电子科技大学硕士学位论文
系统和数据库系统相结合的产物，但不是二者简单的相加。实时数据库使用与传 统的关系数据库完全不同的算法来保证实时性，使用比实时系统复杂得多的数据 维护机制来管理实时数据。在实时系统中，任务具有时间限制，通常以完成截止 期的形式出现，并且以能够在这些事务的截止期之前完成的方式调度。在传统的 实时系统中不考虑保持数据库的一致性，而在传统的数据库系统中没有事务的时 间限制问题。实时数据库事务和传统的数据库事务一样，也必须保持数据库的一 致性，此外它还必须满足事务的定时限制。也就是说为了成功的提交一个事务， 将不得不同时满足事务的定时限制和事务的逻辑一致性要求。实时数据库事务处 理的目标通常是最大化满足截止期的事务数，而传统数据库事务处理的目标是最 小化事务的平均响应时间或最大化事务的平均吞吐量１８Ｊ。
物联网环境中的数据采集与实时处理
物联网环境中的数据采集与实时处理一、引言随着物联网技术的不断发展，物联网环境中的数据采集与实时处理变得愈发重要。
物联网环境的数据采集是指通过各种传感器、设备等手段，采集环境中的各种数据信息。
而实时处理则是指在数据采集过程中，将采集到的数据进行处理、分析和决策，以提供即时的反馈和响应。
本文将围绕物联网环境中的数据采集与实时处理展开探讨。
二、物联网环境下的数据采集技术1. 传感器技术传感器是物联网环境中最常用的数据采集设备之一。
传感器可以将环境中的各种物理量、化学量等转化为电信号，并通过物联网通信技术将采集到的数据发送到数据处理中心。
常见的传感器包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器等，它们可以广泛应用于环境监测、工业控制、智能家居等领域。
2. 无线通信技术在物联网环境中，数据采集设备需要将采集到的数据传输到数据处理中心。
无线通信技术的发展使得数据传输更加便捷和高效。
目前，常用的无线通信技术包括WiFi、蓝牙、ZigBee等。
这些无线通信技术可以满足不同场景下的数据传输需求，例如WiFi适用于局域网内的数据传输，蓝牙适用于近距离的数据传输，ZigBee适用于低功耗传感器网络中的数据传输。
三、物联网环境下的数据实时处理技术1. 数据存储与管理在物联网环境中，采集到的数据量通常非常庞大。
为了高效地存储和管理这些数据，需要使用适合的数据库技术。
常见的数据库技术包括关系型数据库、非关系型数据库和内存数据库等。
关系型数据库适用于结构化数据的存储和查询，非关系型数据库适用于半结构化和非结构化数据的存储和查询，而内存数据库则可以提供更高的数据处理速度和实时性。
2. 数据分析与挖掘物联网环境中采集到的数据具有一定的特点，例如数据规模大、数据类型多样、数据频率高等。
为了从这些数据中获取有价值的信息，需要借助数据分析与挖掘技术。
数据分析与挖掘技术可以通过统计分析、机器学习、深度学习等方法，发现数据中的规律、趋势和异常，以支持实时决策和智能服务。
NoSQL数据库原理考核试卷
B.数据存储在表格中
C.不支持事务处理
D.仅支持关系数据模型
2.以下哪种数据库不属于NoSQL数据库类型？( )
A.键值存储数据库
B.文档型数据库
C.关系型数据库
D.列存储数据库
3. MongoDB是一种：( )
A.键值存储数据库
B.文档型数据库
C.图数据库
D.时序数据库
4.在NoSQL数据库中，CAP定理指的是：( )
B. XML
C. SQL
D. JavaScript
7. Redis是一种：( )
A.文档型数据库
B.键值存储数据库
C.列存储数据库
D.图数据库
8.以下哪个数据库不是基于列存储的？( )
A. Cassandra
B. HBase
C. MongoDB
D. Scylla
9.在分布式NoSQL数据库中，哪种一致性模型通常被实现？( )
7. NoSQL数据库在数据模型上比关系型数据库更加灵活。（√）
8.在CAP定理中，分区容错性是分布式系统中最不可能实现的特性。（）
9. NoSQL数（×）
10.列存储数据库适合于分布式系统，因为它们可以很好地处理大量数据的写入和读取操作。（√）
五、主观题（本题共4小题，每题5分，共20分）
2. AB
3. AB
4. AC
5. C
6. ABD
7. ABCD
8. BD
9. A
10. AB
11. ABC
12. ABC
13. AB
14. ABC
15. ABCD
16. ABC
17. ABC
18. ABCD
实时数据库与关系数据库
实时数据库与关系数据库
实时数据库是一种特殊类型的数据库，能够在较短时间内为不同的应用程序访问和更新数据。
实时数据库具有较高的响应速度和决策支持能力，特别适用于需要实时数据访问和更新的领域，如物联网、建筑自动化和系统控制等。
关系数据库是常见的基于表格的数据库系统，具备处理多种数据之间相互关系的能力，数据以主键和外键定义与其他数据之间的关系。
关系数据库广泛用于企业内部数据处理和管理，如财务、人力资源等方面。
二者在原理、应用、优势方面的区别如下：
原理：
实时数据库的核心理念是使用内存数据结构。
实时数据库能够迅速读写数据，因为所有的数据都存储在内存中，而不是从磁盘或其他存储器加载数据。
而关系数据库则基于SQL语言的关系理论，可以使用关联、聚合、选择等操作在表格中进行数据操作和管理。
应用：
实时数据库通常应用于智能城市、智能制造和物联网等领域，对于需要对数据进行快速分析和决策的场景特别有用。
关系数据库则广泛应用于企业内部数据处理和管理，如财务、人力资源等方面。
优势：
实时数据库的最大优势是快速访问和处理实时数据，因此很适合于需要接收大量数据并迅速做出决策的应用场景。
关系数据库则运用多种约束条件来保证数据的完整性和一致性，减小数据存储冗余，更适用于需要长期存储和管理大量数据的场景。
综上所述，实时数据库和关系数据库在原理、应用、优势等方面有很大的区别。
实时数据库用于快速的数据获取和实时决策，关系数据库则可以高效地存储和管理大量长期数据。
数据库分类,各种数据库的优势和使用场景
数据库分类,各种数据库的优势和使用场景数据库是计算机系统中用于存储和管理数据的一种技术。
根据不同的标准和特征，数据库可以分为多种分类。
本文将介绍常见的数据库分类，并探讨各种数据库的优势和使用场景。
1.关系型数据库（RDBMS）关系型数据库使用关系模型来组织和管理数据，数据存储在表中，表之间通过键值链接。
常见的关系型数据库有MySQL、Oracle和Microsoft SQL Server等。
关系型数据库的优势包括：-结构化数据存储：数据以表格的形式存储，有明确的结构和关系，容易理解和查询。
-支持SQL查询：通过SQL语言可以方便地查询和操作数据。
-支持事务处理：可以保持数据的一致性和完整性。
关系型数据库适用于需要对结构化数据进行复杂查询和事务处理的应用场景，例如金融系统、电子商务平台等。
2.非关系型数据库（NoSQL）非关系型数据库以键值对的形式存储数据，不使用结构化表格，是近年来数据库领域的新兴技术。
非关系型数据库的优势包括：-可扩展性：非关系型数据库可以水平扩展，适应大规模数据存储和高并发访问的需求。
-高性能：非关系型数据库使用数据分片和分布式架构，提供了更高的性能和储存效率。
-灵活的数据模型：非关系型数据库可以处理半结构化和非结构化数据，支持更灵活的数据模型。
非关系型数据库适用于需要大规模数据存储和高性能读写的场景，例如社交网络、物联网应用等。
常见的非关系型数据库有MongoDB、Cassandra和Redis等。
3.内存数据库（In-Memory Database）内存数据库是将数据存储在内存中的数据库系统，相比传统的硬盘存储数据库，具有更高的读写性能。
内存数据库的优势包括：-高速读写：内存数据库直接在内存中读写数据，不需要磁盘IO操作，具有更高的读写性能。
-实时性要求高：内存数据库适用于对数据实时性要求很高的应用场景，如实时分析、实时交易等。
-数据量有限：内存数据库的存储容量受限于内存大小，适合存储较小的数据集。
实时数据库与关系数据库数据交换服务的设计与实现
实时数据库与关系数据库数据交换服务的设计与实现李亮举;刘孟祎【摘要】实时数据库和关系数据库有各自不司的特点,随着信息化水平的不断进步,在实际的过程控制计算机系统和信息管理系统中往往将两种数据库结合使用.数据交换服务为不同数据库之间的互连互通提供加载、转换、传输和存储等功能.本文描述了数据交换服务的设计与实现过程,着重介绍了实时数据库与关系数据库相互通讯时用到的数据转换和存储的方法.【期刊名称】《自动化博览》【年(卷),期】2013(000)004【总页数】3页(P42-44)【关键词】实时数据库;关系数据库;数据转换存储【作者】李亮举;刘孟祎【作者单位】北京首钢自动化信息技术有限公司;北京首钢自动化信息技术有限公司【正文语种】中文现代工业的特点是要求生产全过程的实时监控，高速的实时数据处理，长期的历史数据存储以及生产信息的集成与共享。
在工业生产过程中，计算机控制技术已经得到了普及，先进的控制理论和计算机技术相结合更好地解决了生产工艺日益复杂，控制质量要求越来越高的问题。
在实际工业自动化控制过程中需要处理大量的数据，数据变化速度快，并且存在大量非结构化数据（包括图象、声音、视频等）以及半结构化数据。
实时数据库的长处在于不需要人工干预，可实时处理大量并发的数据信息；关系数据库可以非常简便地实现对象信息的定义和存储。
因此，基于工业自动化控制的需求以及两种数据库各自不同的优势，产生了实时数据库与关系数据库的结合使用，从而产生了两种数据库之间密切频繁地相互通讯。
为了解决这一问题，进行了数据交换服务的设计与实现。
1 数据交换服务的基本框架1.1 数据交换服务的概念和功能RealTime Database (RTDB)实时数据库是数据库技术发展的一个分支，是数据库技术结合实时处理技术产生的，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。
实时数据库是开发实时控制系统、数据采集系统等的重要支撑，它有较高的I/O事务吞吐量和高效的数据压缩技术，可以实现实时、高效、可靠的数据存储和查询，同时为用户节省磁盘空间。
003-力控企业级实时历史数据库pSpace产品介绍
企业级实时历史数据库
pSpace应用组件
u关系库转储 SQLRouter用于pSpace Server和关系数据库建的数据交互，转储方式灵活， 支持多种表结构，同时提供数据统计转储、在线配置、二次开发接口等高级功能。 u关系库扩展 psSQL为关系库扩展组件，基于标准关系库进行了二次开发，与pSpaceServer 高效交互，提供基于SQL92标准的JDBC和ODBC接口，通过第三方抽取工具即可 实现数据集成。 uOPC数据转发 OPCServer是一个符合OPC 2.0的标准OPC数据服务器，为用户提供完整的工 业访问接口。
曲线、报表、菜单 可视化插件 图形库 参考行业软件设计标 多媒体技术 准 GDI、GDpace可视化界面
企业级实时历史数据库
pSpace可视化界面
upsView 后台脚本支持 面向对象设计的脚本编译环境， “所见即所得”，方便引用方法 和变量； 类“Basic”的语言环境，提供面 向对象编程方式； 脚本类型和触发方式多样，支持 条件动作、数据变化动作、窗口 动作、循环动作等； 脚本支持多种结构，支持数组运 算和FOR循环结构。
企业级实时历史数据库
pSpace可视化界面
upsView 组态开发 提供方便友好的开发环境及面向对象的设计，工程人员可根据这些工 具来搭建自己的监控系统。 数据源级联 工程导入与导出 查找与替换 窗口复制、文件夹管理 文件管理 贝塞尔曲线 多种图元绘图 对象克隆、镜像 标准Windows控件 日期框、下拉框、复选框 鼠标动作、垂直水平填充等 动画连接 智能对象封装 this&parent嵌套 自定义属性方法 画面分层 255图层选择
企业级实时历史数据库
pSpace核心服务器软件
企业级实时历史数据库
实时数据库和传统数据库的区别与应用场景分析
实时数据库和传统数据库的区别与应用场景分析随着信息技术的不断发展，数据库在各行各业中的应用越来越广泛。
在数据库的应用领域中，实时数据库和传统数据库是两种常见的类型。
本文将对实时数据库和传统数据库的区别进行分析，并探讨它们在不同应用场景中的应用情况。
一、实时数据库和传统数据库的区别实时数据库是一种专门用于处理实时数据的数据库系统。
实时数据是指那些要求在严格的时间要求下进行处理和响应的数据。
相比之下，传统数据库则更适用于处理非实时数据，如批处理和离线数据处理。
1. 数据处理方式不同实时数据库采用了一系列优化策略来保证数据的实时性和响应性能。
它使用了高效的数据存储和索引结构，能够在较短的时间内对数据进行读写操作。
而传统数据库则更注重数据的一致性和持久性，对于实时性要求不高的应用场景更为适用。
2. 数据处理速度不同实时数据库能够以毫秒级的速度对数据进行读写操作，能够满足对数据实时性要求较高的应用场景。
而传统数据库则需要更长的时间来处理数据，适用于对实时性要求不高的场景。
3. 数据规模不同实时数据库通常用于处理大规模的实时数据，如传感器数据、监控数据等。
它能够高效地处理大量的数据并保证数据的实时性。
传统数据库则更适用于处理较小规模的数据，如企业的业务数据、客户数据等。
二、实时数据库的应用场景1. 物联网领域随着物联网技术的不断发展，各种传感器设备产生的实时数据需要被高效地处理和分析。
实时数据库能够满足对实时性要求较高的物联网应用场景，如智能家居、智能交通等。
2. 金融领域在金融交易中，实时性是非常重要的。
实时数据库能够高效地处理金融交易数据，保证交易的实时性和准确性。
例如，证券交易系统、支付系统等都需要使用实时数据库来处理交易数据。
3. 游戏领域实时数据库在游戏领域中也有广泛的应用。
游戏中需要实时地处理玩家的操作和交互，实时数据库能够满足对游戏数据实时性和响应性能的要求。
三、传统数据库的应用场景1. 企业应用传统数据库在企业应用中有广泛的应用。
实时数据库与SCADA究竟有什么区别
引言概述:实时数据库与SCADA（监控、控制与数据采集系统）是工业自动化领域中常见的两个概念。
尽管它们都涉及到数据存储和处理，但两者之间存在明显的区别和不同的应用场景。
在本文的第一部分中，我们已经介绍了实时数据库和SCADA的基本概念及其区别。
在本文的第二部分，将更加详细地探讨实时数据库与SCADA之间的区别。
正文内容:1.实时数据库与SCADA的基本定义实时数据库是指能够提供高性能的数据存储和实时读写操作的数据库系统。
它通常用于处理需要快速响应的实时数据，例如传感器数据、监控数据等。
SCADA是一种监控、控制与数据采集系统，它通过传感器和执行器收集实时数据，并通过图形界面实时展示设备状态和操作控制。
SCADA系统通常与其他系统（如PLC）集成，用于监控和控制工业过程。
2.实时数据库与SCADA的数据模型实时数据库通常采用表格形式的数据模型，类似于传统关系型数据库。
它支持复杂的查询和事务处理，并且保证数据的可靠性和一致性。
SCADA系统通常使用标签（tag）的数据模型，每个标签代表一个变量或一个设备状态。
这种模型简单易用，适合实时监控和控制应用。
3.实时数据库与SCADA的数据存储方式实时数据库通常使用内存数据库或者混合存储（内存和磁盘）方式存储数据，以满足高速读写和实时性的要求。
SCADA系统通常将数据存储在历史数据库中，用于后续数据查询和分析。
历史数据库可以使用文件系统、关系型数据库或者时间序列数据库进行存储。
4.实时数据库与SCADA的数据采集和处理能力实时数据库具有较高的数据采集和处理能力，可以处理大量的实时数据并提供高性能的数据查询和分析。
SCADA系统在数据采集和处理方面更加强调实时性和响应性能力，通常实时读取和更新数据，并对数据进行简单的计算和转换。
5.实时数据库与SCADA的应用场景实时数据库广泛应用于工业自动化、物流、安防监控等领域，用于处理实时监控数据、传感器数据、交易数据等。
什么是数据仓库及其与传统型关系数据库的区别
什么是数据仓库及其与传统型关系数据库的区别什么是数据仓库 数据仓库之⽗⽐尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建⽴数据仓库》）⼀书中所提出的定义被⼴泛接受，数据仓库是⼀个⾯向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，⽤于⽀持管理决策。
数据仓库是⼀个过程⽽不是⼀个项⽬；数据仓库是⼀个环境，⽽不是⼀件产品。
数据仓库提供⽤户⽤于决策⽀持的当前和历史数据，这些数据在传统的操作型数据库中很难或不能得到。
数据仓库技术是为了有效的把操作形数据集成到统⼀的环境中以提供决策型数据访问，的各种技术和模块的总称。
所做的⼀切都是为了让⽤户更快更⽅便查询所需要的信息，提供决策⽀持。
数据仓库的组成 1、数据仓库数据库 数据仓库的数据库是整个数据仓库环境的核⼼，是数据存放的地⽅和提供对数据检索的⽀持。
相对于操纵型数据库来说其突出的特点是对海量数据的⽀持和快速的检索技术。
2、数据抽取⼯具 数据抽取⼯具把数据从各种各样的存储⽅式中拿出来，进⾏必要的转化、整理，再存放到数据仓库内。
对各种不同数据存储⽅式的访问能⼒是数据抽取⼯具的关键，应能⽣成COBOL程序、MVS作业控制语⾔（JCL）、UNIX脚本、和SQL语句等，以访问不同的数据。
数据转换都包括，删除对决策应⽤没有意义的数据段；转换到统⼀的数据名称和定义；计算统计和衍⽣数据；给缺值数据赋给缺省值；把不同的数据定义⽅式统⼀。
3、元数据 元数据是描述数据仓库内数据的结构和建⽴⽅法的数据。
可将其按⽤途的不同分为两类，技术元数据和商业元数据。
技术元数据是数据仓库的设计和管理⼈员⽤于开发和⽇常管理数据仓库是⽤的数据。
包括：数据源信息；数据转换的描述；数据仓库内对象和数据结构的定义；数据清理和数据更新时⽤的规则；源数据到⽬的数据的映射；⽤户访问权限，数据备份历史记录，数据导⼊历史记录，信息发布历史记录等。
关系型数据库与非关系型数据库在时序数据存储中的应用比较
关系型数据库与非关系型数据库在时序数据存储中的应用比较时序数据是指按时间顺序排列的数据。
随着物联网、移动应用、金融交易等领域的快速发展，时序数据的重要性越来越被重视。
在时序数据存储中，关系型数据库和非关系型数据库是常用的两种存储方式。
本文将对这两种数据库在时序数据存储中的应用进行比较，分析它们的优劣和适用场景。
关系型数据库是基于关系模型的一种数据库管理系统。
它采用表格结构存储数据，使用SQL语言进行数据操作和查询。
在时序数据存储中，关系型数据库可以使用表格的行作为时间序列的索引，每一行对应一个时间点的数据。
这使得关系型数据库可以方便地进行数据的插入、更新和查询。
而且，关系型数据库对数据的一致性和完整性有较好的保证，支持强大的事务处理功能。
这在需要精确控制数据一致性和完整性的场景下非常重要。
另一方面，非关系型数据库也被称为NoSQL数据库，它采用了灵活的数据模型，不同于关系型数据库的表格结构。
在时序数据存储中，非关系型数据库主要采用键值对、文档、列族等形式存储数据。
这种灵活的数据模型使得非关系型数据库在大数据、高并发、分布式系统等场景下具有一定的优势。
与关系型数据库相比，非关系型数据库通常具有更好的扩展性和性能。
在时序数据的海量存储和快速查询中，非关系型数据库可以更好地满足需求。
那么，在实际应用中，应如何选择关系型数据库还是非关系型数据库来存储时序数据呢？这需要根据具体的需求和场景来决定。
如果对数据的一致性、完整性和事务支持有较高的要求，同时数据规模不是很大，可以选择关系型数据库。
关系型数据库适用于需要频繁进行数据更新或复杂查询的情况，例如金融交易、订单管理等业务系统。
它们提供了丰富的事务控制和数据约束机制，能够保证数据的一致性和可靠性。
此外，关系型数据库的ACID特性也能够提供更好的数据可靠性。
然而，当数据规模庞大、读写频率较高时，关系型数据库可能面临性能瓶颈。
此时，非关系型数据库就成为了一个更好的选择。
pSpace 培训PPTnew
标准访问接口
SQC子系统 报警子系统 SQL子系统 完全管理 自诊断单元 基础模块 数据备份 事件单元 实时数据模块 性能监控 网络通讯单元 历史数据模块 查询子系统 统计子系统 其他子系统 计算子系统
应用类子系统
内核类子系统
pSpace Server
API
数据接口 关系 数据库
DCS
PLC
SCADA
查询工具 分析工具 诊断工具 配置工具 浏
编程函数包 API
第 三 方 应 用 程 序
实时 数据库
Internet/Intranet 服务
览 器
数据接口 数据接口 DA DA
数据接口 DA
关系数据库
DCS、PLC、化验室
实时数据库
1.5 数据流向
对象 温度 压力 …… 电流 电压 功率
DATA DATA DATA DATA DATA DATA DATA
1.3 与关系数据库的区别
数据时效性 测点数量 插入速度 数据存贮量 维护方便性
实时/历史数据库定位
处于生产控制系统与经营管理系统之间的“数 字鸿沟” 不能满足管控一体化的需求。 实时数据库是桥梁、平台
SIS MES MIS ERP
管理、经营
RTDB
数字鸿沟
生产、控制
DCS RTU等
1.4 实时数据库的架构
其他
1.7 模块之间关系
1.8 Pspace应用架构
经营决策 市场经营决策系统
ERP/MIS 企业管理 工程 管理 生产 仿真 设备 资产 人力 资源 业务整合平台 向上无限制数据传输 设备维修 MES 制造执行系统 批次管理 工序调度 寿命计算 资源分配 „„ 生产管理 状态监测 向下有限数据交互 „„ 文档管理 人力管理 质量管理 绩效分析 性能分析 产品跟踪 过程管理 财务 管理 计划 管理 办公 系统 决策 支持
关系型数据库与非关系型数据库的应用场景比较
关系型数据库与非关系型数据库的应用场景比较简介：在当今的数据存储和管理领域，关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）是两种被广泛应用的数据库类型。
尽管它们在数据存储和查询方面具有明显的差异，但它们在不同场景下都发挥着重要作用。
本文将对关系型数据库和非关系型数据库的应用场景进行比较和讨论，以帮助读者更好地选择适合自己需求的数据库类型。
关系型数据库（RDBMS）的应用场景：1. 企业级应用：关系型数据库被广泛应用于各种企业级应用程序，如人力资源管理、客户关系管理、订单处理、财务系统等。
由于关系型数据库的结构化和强一致性特性，在处理复杂业务逻辑和需要ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）支持的应用程序中表现优异。
2. 复杂查询和报告生成：关系型数据库提供了强大的查询功能，并支持复杂的规模化数据处理和报告生成。
在需要通过多个联接表和条件完成复杂查询的应用场景中，关系型数据库是首选。
3. 数据一致性和完整性要求高的应用：关系型数据库中的约束和事务机制确保了数据的一致性和完整性。
在需要确保数据准确性和一致性的应用场景，如金融和电子商务系统中，关系型数据库的应用十分普遍。
4. 数据关系分析：对于需要进行复杂的数据关系分析和数据建模的项目，关系型数据库较为合适。
通过使用关系型数据库的多表关联和SQL查询功能，可以更轻松地分析和理解数据之间的关系。
非关系型数据库（NoSQL）的应用场景：1. 大规模数据存储和处理：在大数据场景下，非关系型数据库的横向扩展能力优于关系型数据库。
非关系型数据库采用无模式（Schema-less）的存储方式，适合处理大量的非结构化和半结构化数据。
例如，社交媒体平台和物联网应用通常需要存储和分析大规模的日志数据，这些场景下非关系型数据库是更好的选择。
2. 分布式应用：非关系型数据库借助分布式的特性，能够水平扩展，提供高可用性和可伸缩性。
在需要处理大量并发请求、分布式架构和高可扩展性的应用场景，如分布式缓存和用户管理系统，非关系型数据库的应用更加合理。
内存数据库与传统数据库的对比
内存数据库与传统数据库的对比一、传统数据库和实时数据库传统数据库系统(TDBS)处理对永久数据的管理，实现事务对永久数据的存取，同时维护其完整性、一致性。
所以传统的数据库具有特征，即原子性、一致性、隔离性和永久性。
传统数据库管理系统的典型代表是关系型数据库，我们平常用到的商用数据库管理系统如oracle、Informix、Sybase、SQL Sverer等都是RDBMS。
RDBMS已发展了很多年，其技术成熟度己广为人接受，其可靠性、可用性己被广泛验证，并在传统的商务和管理事务型的应用领域获得了极大成功，然而它们在现代的(非传统)工程和时间关键型应用面前却显得软弱无力，其主要原因是其数据存取服务的实时性很难得到保障，由此导致了实时数据库系统的产生和发展。
实时数据库系统就是其事务和数据都可以具有定时特性或显式的定时限制的数据库系统，系统的正确性不仅依赖于逻辑结果，而且还依赖于逻辑结果产生的时间。
近年来，实时数据库系统已发展成现代数据库系统研究的重要方向之一，在数据库研究领域受到极大关注。
实时数据库系统通常简称为实时数据库。
二、传统数据库与内存数据库我们平常用到的商业关系数据库系统，其主要目标是保证数据存取的ACDI特征，为各类商务及事务应用提供强大的数据管理与存取服务。
但它们的数据服务的实时性很难得到保障，其根本原因在于:传统数据库是磁盘数据库（DRDB），即数据的主拷贝在磁盘上，数据库管理系统为了向应用系统提供存取服务，将用户需要访问的数据装入主存中，即对数据的管理是“基于磁盘的缓存技术”。
而我们知道，磁盘相对于主存来说是极其低速的存储介质，且磁盘存取速度还和欲存取的数据的物理位置和当前磁头状态有关。
另外，管理缓存或缓冲，无论是在操作系统层，还是数据库管理系统层，都需要付出较大的代价(时间和空间，尤以时间代价为甚)。
因此，即使将磁盘数据全部缓存到主存，其管理代价仍较大，存取速度仍然无法满足多数实时性应用系统的要求。
FT Historian SE 实时历史数据库
11
战略合作伙伴
领先的自动化和信息解决 方案 方案供应商
实时性管理软件产品 技术供应商 历史数据专家 产品平台
自动化和控制专业技术
解决方案平台
强强合作创造双赢解决方案
Copyright © 2010 Rockwell Automation, Inc. All rights reserved.
Copyright © 2010 Rockwell Automation, Inc. All rights reserved.
Rockwell Automation, Inc. 版权所有并保留所有权利2012年。
24
FactoryTalk Historian SE配置
Copyright © 2010 Rockwell Automation, Inc. All rights reserved.
冗余和高可用性
系统管理工具
FactoryTalk VantagePoint , FactoryTalk View, ProcessBook, DataLink,定制的应用程序…
Histiorian冗余防止 服务器出现故障客户 端无法访问历史数据
PI SDK
从 Historian
配置变化
主 Historian
Rockwell Automation, Inc. 版权所有并保留所有权利2012年。
2
实时历史数据库的雏形
组态软件厂商
历史归档
控制系统厂商
数据记录
传统软件种功能
Rockwell Automation, Inc. 版权所有并保留所有权利2012年。
实时数据库与关系数据库的区别
实时/历史数据库与关系型数据库的区别一、实时数据库实时数据库就是数据库系统发展的一个分支,它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。
实时数据库技术就是实时系统与数据库技术相结合的产物。
实时数据库最起初就是基于先进控制与优化控制而出现的,对数据的实时性要求比较高,因而实时、高效、稳定就是实时数据库最关键的指标。
早期实时数据库的概念即我们所说的内存数据库,其相当于数据中枢的作用,将厂级相互孤立的DCS数据有效整合起来,在厂级应用中某个DCS的数据可为其她DCS的工艺算法提供数据支持,其有效解决了数据孤岛问题,拓展了DCS的功能,因而,实时数据库在先进控制与优化控制中起到了尤为重要的作用。
但早期的内存数据库并不能有效的解决实时数据的细时间粒度压缩存储,工业模型对象数值属性高度分类抽象,大容量数据的高效实时检索及处理等关键问题。
而实时数据库在数据通信、数据组织、数据存储、数据检索、数据访问、数据处理、数据展现等方面的专业化及产品化,为构建基于大容量实时历史数据之上的分析应用提供了便捷稳定的数据支撑,使应用系统可以从更高更深层次充分利用宝贵的生产实时历史数据。
目前,实时数据库已广泛应用于电力、石油石化、交通、冶金、军工、环保等行业,就是构建工业生产调度监控系统、指挥系统,生产实时历史数据中心的不可缺少的基础软件。
二、关系数据库关系数据库,就是指采用了关系模型来组织数据的数据库。
关系模型就是在1970年由IBM首先提出,在之后的几十年中,关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为数据库架构的主流模型。
简单来说,关系模型指的就就是二维表格模型,而一个关系型数据库就就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。
关系型数据库有着以下特点:容易理解:二维表结构就是非常贴近逻辑世界的一个概念,关系模型相对网状、层次等其她模型来说更容易理解。
使用方便:通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便,程序员甚至于数据管理员可以方便地在逻辑层面操作数据库,而完全不必理解其底层实现。
时序数据库和关系型数据库
时序数据库和关系型数据库时序数据库和关系型数据库是两种不同的数据库类型，它们在数据存储和处理方面有着明显的差异。
本文将从数据结构、数据处理和应用场景三个方面来比较这两种数据库类型。
一、数据结构时序数据库是一种专门用于存储时间序列数据的数据库，它的数据结构是基于时间的。
时序数据库中的数据通常包括时间戳和数值，时间戳用于标识数据的时间，数值用于表示数据的值。
时序数据库的数据结构非常适合存储和处理时间序列数据，例如传感器数据、日志数据、股票数据等。
关系型数据库是一种基于关系模型的数据库，它的数据结构是基于表的。
关系型数据库中的数据被组织成一个或多个表，每个表包含多个行和列。
行表示数据记录，列表示数据属性。
关系型数据库的数据结构适合存储和处理结构化数据，例如用户信息、订单信息、产品信息等。
二、数据处理时序数据库和关系型数据库在数据处理方面也有着不同的特点。
时序数据库的数据处理主要是针对时间序列数据的查询和分析。
时序数据库通常支持时间范围查询、聚合查询、滑动窗口查询等操作，这些操作可以帮助用户快速地分析和查询大量的时间序列数据。
时序数据库还支持数据压缩和数据分区等技术，可以有效地减少数据存储和查询的成本。
关系型数据库的数据处理主要是针对结构化数据的查询和分析。
关系型数据库通常支持复杂的查询操作，例如多表连接查询、子查询、聚合查询等。
关系型数据库还支持事务处理和数据完整性约束等功能，可以确保数据的一致性和可靠性。
三、应用场景时序数据库和关系型数据库在应用场景上也有着不同的特点。
时序数据库适用于存储和处理大量的时间序列数据，例如传感器数据、日志数据、股票数据等。
时序数据库可以帮助用户快速地查询和分析这些数据，从而提高数据的价值和应用效果。
时序数据库还适用于物联网、工业互联网等领域，可以帮助用户实现实时监控和预测分析等功能。
关系型数据库适用于存储和处理结构化数据，例如用户信息、订单信息、产品信息等。
关系型数据库可以帮助用户管理和分析这些数据，从而提高业务的效率和效益。
clickhouse试题
1. 什么是ClickHouse？ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统（DBMS），专门用于在线分析处理（OLAP）场景。
它支持实时查询和高并发访问，适用于大数据量的数据分析和报告生成。
2. ClickHouse的特点是什么？- 列式存储：ClickHouse将数据按列存储，这样可以大大提高查询性能，特别是对于大数据集。
- 实时查询：ClickHouse支持实时查询，可以快速响应用户的查询请求。
- 高并发访问：ClickHouse可以处理大量并发用户，确保系统的稳定性和可靠性。
- SQL支持：ClickHouse支持标准的SQL语法，方便用户进行数据操作和查询。
- 分布式架构：ClickHouse支持分布式部署，可以轻松扩展系统的容量和性能。
3. ClickHouse与关系型数据库有什么区别？- 数据模型：关系型数据库采用行式存储，而ClickHouse采用列式存储。
列式存储可以提高查询性能，特别是对于大数据集。
- 查询性能：由于列式存储的优势，ClickHouse在大数据量下的查询性能要优于关系型数据库。
- 事务支持：关系型数据库通常支持ACID事务，而ClickHouse主要关注查询性能，对事务的支持较弱。
- SQL语法：虽然两者都支持SQL语法，但ClickHouse的SQL实现更注重性能优化，部分功能可能与关系型数据库有所不同。
4. 如何在ClickHouse中创建表？```sqlCREATE TABLE example_table (id UInt32,name String,age UInt8,city String) ENGINE = MergeTree()ORDER BY id;```5. 如何在ClickHouse中插入数据？```sqlINSERT INTO example_table (id, name, age, city) VALUES (1, '张三', 25, '北京');```6. 如何在ClickHouse中查询数据？```sqlSELECT * FROM example_table WHERE age > 20; ```。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
实时/历史数据库和关系型数据库的区别
实时数据库
实时数据库是数据库系统发展的一个分支,它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。
实时数据库技术是实时系统和数据库技术相结合的产物。
实时数据库最起初是基于先进控制和优化控制而出现的,对数据的实时性要求比较高,因而实时、高效、稳定是实时数据库最关键的指标。
早期实时数据库的概念即我们所说的内存数据库,其相当于数据中枢的作用,将厂级相互孤立的DCS数据有效整合起来,在厂级应用中某个DCS的数据可为其他DCS的工艺算法提供数据支持,其有效解决了数据孤岛问题,拓展了DCS的功能,因而,实时数据库在先进控制和优化控制中起到了尤为重要的作用。
但早期的内存数据库并不能有效的解决实时数据的细时间粒度压缩存储,工业模型对象数值属性高度分类抽象,大容量数据的高效实时检索及处理等关键问题。
而实时数据库在数据通信、数据组织、数据存储、数据检索、数据访问、数据处理、数据展现等方面的专业化及产品化,为构建基于大容量实时历史数据之上的分析应用提供了便捷稳定的数据支撑,使应用系统可以从更高更深层次充分利用宝贵的生产实时历史数据。
目前,实时数据库已广泛应用于电力、石油石化、交通、冶金、军工、环保等行业,是构建工业生产调度监控系统、指挥系统,生产实时历史数据中心的不可缺少的基础软件。
关系数据库
关系数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库。
关系模型是在1970年由IBM首先提出,在之后的几十年中,关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为数据库架构的主流模型。
简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系
型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。
关系型数据库有着以下特点:
容易理解:二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念,关系模型相对网状、
层次等其他模型来说更容易理解。
使用方便:通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便,程序员甚至于数
据管理员可以方便地在逻辑层面操作数据库,而完全不必理解其底层实现。
易于维护:丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大降低了数据冗余和数据不一致的概率。
目前,关系数据库广泛应用于各个行业,用于构筑管理信息系统,如ERP, MIS,EAM等重要系统,是构建管理信息系统,存储及处理关系数据的不可缺少基础软件。
两种数据库之间的一些差别
数据的组织方式
实时数据库可以简单地理解为它是这样的数据库:由测点信息表、实时数据表、历史数据表三个数据库组成。
测点信息含有一个测点基本信息字段的一张表,这个表以测点标签作为关键字,对应一条测点基本信息的记录包含一条测点的基本配置信息,如压缩偏差,例外偏差,测点描述等。
用户可从此数据库中查询测点的基本信息。
实时表是内存快照,反映了生产实时数据的时间戳、数值、质量等秒级变化。
用户可从此数据库中查询生产实时数据的实时数据值(值,时间戳,质量)。
历史数据表是含有一个以测点名称字段和时间字段为关键字的一张表,这张表的另外的一个重要的字段就是数值字段,用来存储测点的采集值,除了这些字段,还可以包含数据的状态,数据质量字段等。
随着时间的变化,不断地将实时数据库中的实时数据进行压缩过滤,并更新磁盘历史数据文件中的表里的数据。
用户可从此数据库中查询生产实时数据的历史样本值或历史插值数据。
而对于关系数据库则是根据各个实体之间的关系来设计数据表的。
系统稳定性
由于实时数据库记录的是和生产相关的数据,并且和时间相关,所以要求其必须能够长时间稳定运行,否则就会导致数据的丢失。
目前一些实时数据库已经具有缓存数据的功能,当数据采集机器和实时数据库服务器之间通信出现故障时,可以把采集到的数据缓存到本地,当通信恢复正常后,把缓存的数据写入到实时数据库服务器中,极大地保证了数据的完整性。
而对于关系数据库来说,如果不是应用在关键业务,比如金融证券等,对稳定要求一般来说不是很高。
数据来源
针对不同的类型的企业,实时数据库的数据的来源也不尽相同。
主要来源有DCS控制系统,数据采集系统(SCADA),手工录入,关系数据库等。
这些数据的主要特点就是都和生产直接相关,并且大多数的数据都是数值型数据,比如设备或介质的压力、温度、流量、位置、电压、电流、功率等。
关系数据库的来源更加多样。
除了记录数值数据外,也记录描述性的数据,如姓名家庭住址等信息。
一般来说,实时数据库的数据来源一般是设备。
而关系数据库的数据来源一般是来自于人。
数据压缩
实时数据库因为存储的数据量非常大,比如要采集10000点的数据,每5秒采集一个数据,假设采集的都是32位浮点数,那么一天的数据量(仅数值属性不含时间属性)就是10000*(60/5)*60*24*4/1024=675000K,大约675M的数据。
由此可见数据量的庞大,而且占用磁盘的空间大,对数据的访问速度也会降低。
因此各个数据库厂家大都开发出自己的数据压缩算法,对数据进行压缩。
常用的压缩算法可以分为三类:无损压缩,有损压缩,二级压缩。
其中,无损压缩一般以通用压缩理论为基础,采取huffman等经典的压缩算法;而有损压缩则更多地考虑了工业实时数据的特征,而采取的一些特殊舍点算法;二级压缩技术,则是同时利用了这两种数据压缩技术。
实时数据库的无损压缩以通用压缩理论为基础。
目前比较著名的有损压缩算法,有PI中使用的旋转门压缩算法,以及一些变通压缩算法(如在旋转门算法基础上改用二次均方差作为偏差比较,以提高数据还原精度),这些算法原理都比较简单。
关系型数据库一般不会对数据进行压缩。
数据的访问方式
实时数据库一般有以下3种方式访问数据
1)使用自己的API,这种方式效率最高也最简单。
2)使用ODBC或者OLEDB,这种方式不大常用,主要是给那些刚刚接触实
时数据库或者以前对关系型数据库了解的用户使用的。
3)使用Opc方式访问数据。
Opc是一种广泛使用的工业标准,虽然效率
不高,但是目前很多的厂家都支持。
关系数据库访问数据的方式大多是通过结构化查询语言(SQL)来访问的。
应
用领域
过程控制系统是实时数据库系统最重要的应用领域之一.在生产装置运行过程中,实时数据库实时记录采集装置的运行数据,随时掌握装置的运行状况,并通过对生产过程的关键数据的监控和分析,对出现的问题及时处理,使生产的运行状态保持安全平稳,当生产状况发生变化时可以及时作出反映;通过对影响原材料用量的过程监视以及对水电汽的用量的监测分析,可以及时发现问题,特别对生产调度人员来说,可以及时地平衡物料供应,减少单耗,提高经济效益。
而关系数据库的应用则广泛的多,在各行各业基本都可以见到。
大多数应用在管理方面,比如管理信息系统(MIS),客户关系管理(CRM)等。
客户端工具
实时数据库由于目前并没有统一的标准,各个实时数据库客户端工具基本上都是由厂商自己提供的,主要是数据展示工具,组态工具,管理工具等。
因为主要是面向流程工业,所以实时数据库都带有组态和发布工具。
关系数据库因为应用范围广泛,客户工具相当丰富。
除了厂商提供的工具外,
第三方软件厂商也可以为关系数据库厂商开发客户端工具。
两种数据库之间的集成趋势
虽然实时数据库和关系数据库有着很多的不同,但是目前实时数据库和关系数据库集成的趋势越来越明显。
将生产管理信息系统中使用的关系数据库和实时数据库集成到一起,可以同时满足控制和管理的要求,真正成为管理控制一体化的平台。
例如,目前大多行业均利用实时数据库与关系数据库作为基础数据库软件构建监控中心及数据中心的基础数据库。
其中实时数据库处理并存储生产实时数据,关系数据库处理并存储业务关系数据。