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    智能倉庫管理係統中數據庫的使用

      信息來源:   發布時間:2021-05-24  點擊數:

    1 前言

    隨著計算機和物聯網技術的發展,智能倉庫管理係統的越來越人性化、係統化,對工器具本身的精準管理也越來越細致,深入到工器具每一次的使用記錄;工器具及車輛保存環境的嚴苛控製,實驗測試設備對工器具性能的精準分析。服務前端優秀的服務能力,需要後端數據庫係統的嚴密配合。當然數據庫係統除了提供強大的讀、寫、刪、改的能力,也需要對曆史數據能長時間保存,以便更好的服務工器具的日常維護,新設備的采購決策,工器具性能故障的提前預警。

    現存的倉庫管理係統中,數據庫的使用多為一般的如MySQL、SQL Server等關係型數據庫。較一般的使用而言,這類數據庫的使用能達到初級的應用水平。在孤立的單獨係統中能簡單的對工器具的出入庫進行記錄,使用情況查找。而對於控製設備或者頻度使用程度較高的檢測設備。這類數據的使用由於數據量大,且關係粘合度較低。則使用此類的關係庫在性能和功能上就難以達到需求的效果。如在關係庫存儲環境數據、設備運行時間數據、工器具檢測,檢驗數據等操作時,由於數據量過大,為了保證係統的持續運行,通常隻保留1個月以內的數據,大量的數據被無情刪除拋棄。這對客戶來說,是一種無形的損失,在大數據時代,最為重要的莫過於對大量樣本數據的有效保存及整理。在數據分析時才能有理可依,有資源可用。

    本文通過對傳統關係型數據庫及非關係型數據庫、非關係型實時曆史數據庫在智能倉庫係統中的應用分析,結合實際的應用案例。探索出了一種新的數據係統模型。

    2 數據庫介紹

    2.1 關係型數據庫

    關係型數據庫以行和列的形式存儲數據, 這一係列的行和列被稱為表,一組表組成了數據庫。用戶用查詢 (Query) 來檢索數據庫中的數據。一個Query是一個用於指定數據庫中行和列的SELECT語句。關係型數據庫通常包含下列組件:客戶端應用程序 (Client) 、數據庫服務器 (Server) 和數據庫 (Database) 。Structured Query Language (SQL) 是Client端和Server端的橋梁,Client用SQL來向Server端發送請求,Server返回Client端請求的結果。

    關係型數據庫並不是唯一的高級數據庫模型,也完全不是性能最優的模型,但是關係型數據庫確實是現今使用最廣泛、最容易理解和使用的數據庫模型。關係型數據庫的最大特點就是事務的一致性,一個關係型數據庫就是由二維表及其之間的聯係所組成的一個數據組織。關係型數據庫容易理解,使用方便,易於維護,支持SQL,可用於複雜的查詢。但是關係型數據庫為了維護一致性所付出的巨大代價就是其讀寫性能比較差,隻能使用固定的表結構。

    2.2 非關係型數據庫

    NoSQL (Not Only SQL) 提倡運用非關係型的數據存儲,相對於鋪天蓋地的關係型數據庫運用,這一概念無疑是一種全新的思維的注入。NoSQL數據庫可以分為四大類:鍵值 (Key-Value) 存儲數據庫,這一類數據庫主要會使用到一個哈希表,這個表中有一個特定的鍵和一個指針指向特定的數據;列存儲數據庫,這部分數據庫通常是用來應對分布式存儲的海量數據。鍵仍然存在,但是它們的特點是指向了多個列。這些列是由列家族來安排的;文檔型數據庫,該類型的數據模型是版本化的文檔,半結構化的文檔以特定的格式存儲。文檔型數據庫可以看作是鍵值數據庫的升級版,允許之間嵌套鍵值。而且文檔型數據庫比鍵值數據庫的查詢效率更高;圖形 (Graph) 數據庫,圖形結構的數據庫同其他行列以及剛性結構的SQL數據庫不同,它是使用靈活的圖形模型,並且能夠擴展到多個服務器上。

    非關係型數據庫在以下的這幾種情況下比較適用:

    (1)數據模型比較簡單;

    (2)需要靈活性更強的IT係統;

    (3)對數據庫性能要求較高;

    (4)不需要高度的數據一致性;

    (5)對於給定key,比較容易映射複雜值的環境。

    非關係型數據庫使用鍵值對存儲數據,一般不支持ACID特性,嚴格上不是一種數據庫,應該是一種數據結構化存儲方法的集合。因此非關係型數據庫無需經過sql層的解析,讀寫性能很高;基於鍵值對,數據沒有耦合性,容易擴展;存儲數據的格式更靈活多樣。但是非關係新數據庫不提供sql支持,學習和使用成本較高;無事務處理,附加功能和報表等支持也不好。

    2.3 非關係型實時曆史數據庫

    非關係型實時曆史數據庫是一款高效處理時域數據的工業級非關係型實時/曆史數據庫。它將時間加入到時間計算的關鍵鍵值參與計算。係統內置大量智能算法,可對海量時域數據實行高效管理。因此非關係型實時/曆史數據庫具備高可靠性、高安全性、高穩定性工作特性,係統內置大量智能算法,可對海量時域數據進行高效管理。其開放的、可擴展的分布式設計架構和良好的API體係可滿足用戶構建各種實時數據監控領域應用的需求。

    非關係型實時曆史數據庫的時間軸參與計算,具有波形無損壓縮算法。因此讀寫性能優於一般的非關係型數據庫;能高速求取趨勢線,趨勢線時間長度絕對無限製;能高速曆史數據回放、曆史數據回補無上限。但是非關係型實時曆史數據庫與時間無關的數據使用此數據庫意義不大,非時間相關事務處理能力較差。

    各種數據庫的性能比較見表1。

    3 工程實際數據庫選用情況

    智能倉庫管理係統主要針對傳感器及控製類設備數據、工器具及人員信息數據、工器具檢測信息記錄數據進行管理。其中傳感器數據和控製類設備數據由於是7*24小時不間斷采集,在係統運行幾年後,僅這部分數據總量將達到千萬或過億條。這對於僅僅使用一般的工控機作為運算中心的智能倉庫管理係統來講,對數據庫的使用上將是一次挑戰。如果這部分數據選擇使用普通的關係型數據庫來處理勢必拖慢整個係統的運行效率。對於繪製數據曲線,進行智能控製都將是更大的挑戰。工器具及人員信息等數據量不大的數據,因智能倉庫管理係統中,工具和人的信息是隨著時間的推移,不斷有新的出入信息加入,盡管少有瞬間突變的情況但需要更高的性能用於對象及JSON數據的存儲。工器具檢測信息數據與時間成強相關性,但由於所檢測的對象每次都可能不同,處理這部分數據要求數據庫不僅僅需要將時間帶入計算預測工具的性能預期,又要對每個工具的指標區分對待。因此在數據庫選型方麵,芒果app下载色版本選用非關係型實時曆史數據庫+非關係型數據庫的模式來對數據進行處理,得到了較為理想的性能指標。與使用傳統的關係型數據庫相比,芒果app最新下载地址cmg7app做了對比,見表2。

    由此可見,在智能的倉庫管理係統中,針對於傳感器及控製類設備數據設計使用非關係型實時曆史數據庫進行管理,有利於做到對控製係統的全生命周期記錄及控製;工器具及人員信息數據則使用非關係型數據庫進行數據存儲,不僅僅能夠為係統提供強大的數據儲存計算性能,由於其對JSON的友好性也有利於倉庫管理係統與外部支撐的硬件設備的數據交互;工器具檢測信息記錄數據則采用非關係型實時曆史數據庫+非關係型數據庫兩種數據庫進行數據存儲,其中非關係型數據庫負責對每個工器具每次的檢測情況進行記錄,而非關係型實時曆史數據庫則用於分析隨著時間推移每次工器具檢測結果反應的工器具性能微量變化情況,對工器具的使用預期做預測。實踐結果表明,非關係型實時曆史數據庫+非關係型數據庫組合在性能上強於傳統的關係型數據庫。

    表1:各種數據庫的性能比較     

    表1:各種數據庫的性能比較

    表2:智能倉庫管理係統中數據庫的測試性能比較     

    表2:智能倉庫管理係統中數據庫的測試性能比較

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