物聯網海量異構傳感器采樣數據存儲與查詢處理

趙立波+李凌霞+王旭

摘要：物聯網中的數據具有海量、異構性的特點，數據存儲關系到數據共享、數據查詢等后續(xù)工作，對存儲方式的研究一直備受關注。在介紹存儲策略和查詢技術的基礎上，著重探討查詢算法，為海量異構傳感采樣數據存儲提供可參考的解決方案。

關鍵詞：物聯網；海量數據；異構數據；海量數據；數據查詢

DOIDOI：10.11907/rjdk.172023

中圖分類號：TP392

文獻標識碼：A 文章編號：1672-7800（2017）012-0182-02

Abstract：The datas in the IoT are massive and heterogeneous， the good storage strategy has been a research hotspot. The storage of data is related to the next operation， such as data sharing， data query and so on. Based on the analysis of storage technology， a storage strategy is proposed based on the selection of appropriate storage technology， and the query algorithm is discussed， which provides a reference solution for the storage of massive heterogeneous sensor sampling data.

Key Words：Internet of Things；massive data；heterogeneous data；storage；data query

0 引言

1999年，美國Auto-ID首先提出“物聯網”（The Internet of Thing，IoT）的概念[1]，指通過各種信息傳感系統(tǒng)（如傳感網、射頻識別系統(tǒng)、紅外感應器、激光掃描器等）、條碼與二維碼、全球定位系統(tǒng)，按約定的通信協(xié)議，將物與物、人與物、人與人連接起來，通過各種接入網、互聯網進行信息交換，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)控的一種信息網絡。物聯網從底層到高層共分為感知層、網絡層、數據層、應用層[2]。數據經過層層處理，從底層傳送到高層。

物聯網中的數據具有如下特征：①物聯網數據的大數據特征。由于物聯網結點中存在各類傳感器節(jié)點，感知的數據類型各不相同，每一個傳感器在工作期間都是頻繁地采集數據，因此整個系統(tǒng)中產生了海量數據，這些海量數據的存儲、查詢對于物聯網數據管理系統(tǒng)是一個巨大挑戰(zhàn)；②物聯網數據的異構性[3]。在一個物聯網系統(tǒng)中，包含不同類型的傳感節(jié)點，例如音頻傳感器、溫度傳感器、GPS傳感器等，這些傳感器得到的采樣數據結構完全不同，而這些不同類型的采樣數據要在一個網絡中協(xié)調工作，互相配合。因此，如何存儲這些異構的海量數據亟待研究解決。鑒于此，本文梳理了物聯網海量異構數據的存儲策略和查詢技術，總結了各種方法的優(yōu)缺點，為海量異構傳感采樣數據存儲提供參考。

1 物聯網數據管理系統(tǒng)特點與結構

物聯網的數據管理系統(tǒng)是分布式的，但又不同于傳統(tǒng)分布式數據庫系統(tǒng)，它具有自己的特性：一是在傳感網的生存環(huán)境中，感知節(jié)點可能隨時失效，存儲容量、處理能力、電池能量有限；二是數據需在傳感網內進行預處理，這是因為物聯網由海量節(jié)點組成，并且每個節(jié)點采集到的采樣數據中包含大量冗余無效的噪聲數據；三是能夠處理感知數據誤差。

物聯網中的數據管理系統(tǒng)主要分為集中式、半分布式、分布式、層次式。集中式結構中，節(jié)點的工作方式是將采集的數據按事先約定的形式傳送至中心節(jié)點，再由中心節(jié)點統(tǒng)一處理。這種方式的優(yōu)點是簡單，并且數據中心與節(jié)點相比較，具有強大的存儲和計算能力，可以支持復雜、密集的查詢工作。但缺點也很明顯，中心節(jié)點成為整個系統(tǒng)的瓶頸，容錯性較差。半分布式結構中，節(jié)點將數據傳送到中心節(jié)點之前，會對原始數據進行簡單處理。分布式結構中，節(jié)點獨自處理數據存儲及查詢命令。顯然，這要求網絡中所有節(jié)點具有較強的通信、存儲和計算能力。由于每次查詢都會有網絡通信開銷，導致查詢效率低下，因此分布式結構不適合密集、復雜的查詢工作。層次式結構中，節(jié)點被分為網絡層和代理層兩種類型。網絡層的每個節(jié)點均具有一定的計算和存儲能力，完成諸如接收指令、本地計算和數據傳送等任務。而代理層是為了完成接收命令、本地計算和數據傳輸等功能，因此代理層節(jié)點要求具有一定的計算和存儲能力。

2 物聯網海量異構數據存儲策略

對于物聯網的海量異構數據，較好的方案是采用集中式處理方式。集中式管理方式下，文件系統(tǒng)的存儲方式由于效率限制，不適合作為物聯網數據的存儲方案，數據庫技術作為物聯網數據的存儲方案是比較常見的選擇。

數據庫技術可分為關系型數據庫和非關系型數據庫。關系型數據庫技術較為成熟，對數據描述精確，強調數據的完整性、一致性。然而，傳感網數據流具有與之完全不同的特點，即數據實時到達，是一個時間序列，且數據流中存在噪聲數據，數據具有多樣性，結構完全不同，因此不能簡單地將關系型數據庫技術推廣到物聯網數據存儲處理中。

新興的非關系型數據庫技術中，NoSQL技術由于性能、擴展性等方面的優(yōu)勢，在處理大數據方面有很多成功應用，其中包含云數據管理技術。其利用普通PC搭建平臺，動態(tài)管理大規(guī)模計算機資源，使這些計算機協(xié)調工作，結合計算機群的資源處理能力，為海量數據處理提供有效解決方法。

針對物聯網海量異構數據的特點，對于數據存儲，必須對原始數據作預處理，并用統(tǒng)一的表達方式將數據存儲到數據庫中。endprint

（1）預處理。在物聯網節(jié)點內進行數據預處理，其原因有二：一是由于物聯網中的采樣數據帶有大量的噪聲數據，而物聯網節(jié)點處理能力及能量有限，因此要先進行數據清洗、數據融合、關鍵值提?。欢怯捎谖锫摼W各節(jié)點采樣數據格式不一致，因此預處理中也要對數據格式進行統(tǒng)一規(guī)劃。

根據傳感器類型的不同，將采樣數據分為非數值化與數值化兩種。對于非數值化數據，例如視頻、音頻數據，要根據實際應用作分析，通過算法提取出關鍵值；對于數值型數據，還需注意密集數據的稀疏化。數據經過清洗和融合之后，定義一個狀態(tài)變化的閾值，當狀態(tài)變化超過閾值，才提取數據，進一步達到數據關鍵值提取的目的。

（2）數據表達。文獻[2-3]中，提出使用非NoSQL數據庫存儲物聯網數據的策略。在此方法中，有三級數據：數據元素、數據記錄、數據集合。數據集合由數據記錄組成，數據記錄由數據元素組成。采樣數據包含兩類信息：靜態(tài)信息和動態(tài)信息。靜態(tài)信息指只采集一次信息，例如傳感節(jié)點ID；而動態(tài)信息指時空相關信息，例如時間、溫度等。用一條類似于數據中的記錄記載這兩條信息，如圖1所示。

靜態(tài)信息和動態(tài)信息分別指向原子信息開始位置，每個原子信息表示方法為：。其中，Key是字符類型，用來描述數據名稱，而Value是字符類型或者數值類型。例如在養(yǎng)老智能家居系統(tǒng)中，溫度傳感器的數據表示可以為：。動態(tài)信息表示傳感器節(jié)點實際采樣值。采樣值分為兩種：一種是輕量級數據，例如溫度、溫度、血壓、脈博等數據；一種是稠化數據，例如多媒體數據信息，稠化數據經過第一步預處理后，已經達到數據輕量化要求。

多個數據元素組成了一條記錄，內容包括senID、type、value、time，loc。senID：節(jié)點ID；type：數據類型；value：數據值；time：采樣時間；loc：采樣地點。每條記錄相當于關系型數據庫中的一條記錄，若干條記錄組成一個數據集合。

文獻[4]中，提出用MongoDB數據庫存儲數據的方法。此方法中，可以像普通關系數據庫用E-R圖設計數據邏輯模型，將E-R圖中的實體集、屬性集和方法集轉換為MongoDB中的屬性和集合。

E-R模型中的單值屬性、對象屬性、派生屬性分別為單一鍵值對應的文檔、多鍵值對應的文檔和外部引用的文檔。實體可以轉換為集合，在實體轉換為集合時：一對一的關系中，將兩個實體轉換為一個集合，一個實體看作另一個實體的屬性；一對多的關系中，將兩個實體分別建立集合，再根據具體情況確定將哪個集合嵌套在另一個集合中；多對多的關系中，將實體和關系都映射為集合，再根據應用需求構建不同的數據模型。

非關系型數據庫的存儲方式能夠高效實現主關鍵字的查詢，缺點是對于物聯網數據的時空關系表示與存儲、時空邏輯條件查詢以及屬性約束條件查詢等不能很好地予以支持。

3 查詢技術

目前，物聯網海量數據查詢算法相關研究并不多，主要方法是構建能夠快速查詢數據的索引表，加快查詢速度。每種查詢算法都與數據存儲方案關系緊密，不能普遍適用。文獻[5]提出了一種基于分布式哈希表的數據結構查詢方法，將數據抽象為對作為索引，k是存儲信息內容關系字的Hash值，v是數據存儲的具體地址，根據k和v的映射關系快速查詢數據。文獻[6]提出了的一種查詢優(yōu)化算法，即基于語義空間資源及R-tree，將倒排文件與R-tree結合，構建一種適合空間資源top-k查詢的樹形索引結構。這些算法的難點是要根據不同的數據和查詢算法建立不同的索引表。

4 結語

海量異構數據如何存儲，達到方便共享、快速查詢的要求值得探究。本文從尋求合適的存儲方式入手，分析各類數據的不同，提出了一種能夠統(tǒng)一表達數據的存儲策略，并對查詢技術作了探討。未來工作中，將進一步探尋

更高效的查詢方法。

參考文獻：

[1] SARMA S，BROCK D L，ASHTON K. MIT auto ID WH-001：the networked physical world-proposals for engineering the next generation of computing，commerce & automatic-identification[M].Massachusetts：MIT Press，2000.

[2] 丁治明.面向物聯網海量傳感器采樣數據管理的數據庫集群系統(tǒng)框架[J].計算機工程，2011，37（23）：1175-1191.

[3] 田野.物聯網海量異構數據存儲與共享策略研究[J].電子學報，2016，44（2）：247-256.

[4] 王光磊.MongoDB數據庫的應用研究和方案優(yōu)化[J].信息科技，2011，20（044）：93-96.

[5] 李占波.基于Chord算法的物聯網信息機制[J].2011，37（23）：107-109.

[6] 馬武彬，劉明星，鄧蘇，等.面向物聯網的語義空間資源索引構建及其查詢優(yōu)化算法[J].系統(tǒng)工程與電子技術，2014，36（1）：173-178.

（責任編輯：孫 娟）