物联网大数据存储与管理技术研究

尹志坚

（大庆油田信息技术公司软件分公司，黑龙江 大庆 163000）

物联网大数据存储与管理技术能够为人们的日常生活以及外部旅行等带来了一定的便捷，那么结合此项技术的发展与优化，就能看出物联网大数据存储与管理技术研究已经取得了阶段性的研究成果，本文从物联网大数据的内涵与特征出发，正确面对物联网大数据存储与管理新技术面临的窘境，突出物联网大数据存储与管理技术的应用，为今后物联网大数据存储与管理技术的实践运用提供有利的借鉴。

1 物联网大数据的内涵和特征

1.1 物联网大数据

Internetofthings，通称IoT，简易地说，是一种与物有关的互联网。而物联网的关键技术基础仍然是大数据技术，但在互联网技术的前提上又持续拓展。物物连接产生了物联网技术的主要用途。1990年，施乐公司创造发明了第一台网上可乐自动贩卖机，这被视为物联网的初次试验，物联网技术伴随着计算机技术和互联网发展而快速发展。我国物联网的发展趋势已展现出一种别具特色的现象，并慢慢变成我国经济的一大突破点。

据资料表明，现阶段我国物联网技术造成的经济收益已达千亿以上，变成我国经济社会发展中不可忽视的一部分。

1.2 物联网大数据信息特点

与其他行业对比，物联网大数据信息在某些层面独树一帜。第一个是物联网的信息量，我们都知道物联网是优化到事物的无线网络覆盖，很多的连接点还造成物联网中的信息量远远地高过互联网，伴随着时间的变化，所积累的信息量可能越来越大。第二，物联网中传输数据的效率，海量数据在物联网中的散播，对数据信息传输速度的需求愈来愈高，促使物联网技术不断创新。第三，物联网针对数据信息真实有效的要求，信息化时代比现实世界更“模糊化”，但它所作用的人与物是真实出现的。

2 物联网大数据储存和管理新技术的窘境

IIoT是一种以“物”为数据库的互联网，是工业物联网的简称，而这一物联网大数据的技术，需要传感器和高带宽无线网络，只有实现二者的紧密结合，才能够为今后物联网大数据技术的应用提供更为丰富的场景，而且该项技术能够将物联网大数据储存以及管理新技术、设备等的资源相互链接起来，实现物联网大数据存储以及管理信息技术的广泛应用,并与相应的信息传递渠道相匹配，将感应器获得的数据信息传输给大数据中心，伴随着物联网互联网大数据的发展，这对数据储存和监管技术产生了新的要求，其影响不容忽视。物联网大数据存储和监管技术已广泛运用于气候分析、智慧城市建设、环保监测等各行各业，可是，伴随着信息量的提升，目前的数据储存和数据库管理技术越来越无法达到数据信息储存与监管的实际需要，在信息资源管理过程中显现出的很多问题，要求技术人员及时开展技术革新。

3 物联网大数据存储和管理技术的运用

3.1 分布式存储

在设计分布式存储时，需要充分结合存储的方式，而此种存储方式能够突出物联网大数据存储与管理技术的实用性，标准许可时，应主动选用专业的方式方法，以扩张系统功能。一般情形下，在分布式存储中，将HaDHDFS用以储存数据信息，不仅能高效地提升信息的传送和查找效率，并且还能合理地确保网络信息安全。除此之外，HDFS自身在数据读写能力、大数据、混合开发兼容等层面都有较为显著的优点，当然，它的不足之处是无法有效地融入低延迟时间数据信息浏览的规定，较少的储存空间以及不能相对应地改动文档，这对下一步工作会构成一定的难度。

3.2 分布数据库查询

遍布数据库查询主要指HBase，数据库查询自身具备较高的稳定性、优良的扩展性，可用以储存非结构化数据和半结构型整体规划数据信息，并能使用多种不同的端口浏览，针对专业技术人员来讲，需要对分布的数据库中的资源进行归类，这样做的优势之处在于，一方面能够让浏览者能够快速的看到信息，能够充分发挥数据库的分布功能的作用，这样就能够将HBase数据库的结构更为简单，它可以把数据转换成字符串，最大程度地保证了信息的安全性。为了方便数据存储，从用户的角度出发，需要对数据类型开展科学合理的转换，以确保将非结构化数据和关系型数据库转换为对应的字符串数组，进而有利于数据储存。此外，HBase还有着很多丰富的作用，如数据信息维护、数据信息数据库索引、数据信息可拓展等，这些分布数据库的查询，能够将数据进行动态性的转化，这样就能够实现对物联网大数据存储与管理技术提供信息等资源支撑。

3.3 云计算技术数据库查询

云数据库在物联网大数据存储与管理技术的研究中发挥了相当大的作用，对于我们而言，需要利用数据课信息系统的查询功能，这样就能够借助云计算技术、虚拟化技术，一方面能够提升数据库的存储功能，另一方面能够防止计算数据中出现的问题，这样就能够逐渐降低物联网大数据存储与管理技术等的应用，这样就能够不断降低企业的资源消耗，也为硬件软件的更新提供了更为广阔的空间。云库中储存了大量的数据以及信息，对互联网大数据存储以及技术管理，就需要展开对数据等的相关理论与实践的研究，使客户可以在远程控制的基础上，运用阿里云数据库的多种作用。对使用者而言，阿里云数据库就好像一款简洁的计算机技术，在应用它时，不用掌握阿里云数据库的基本原理和每个mac层的关键点，节约了大量的时间和精力。

3.4 NoSQL 数据库

NoSQL数据库是物联网应用大数据存储和管理方法领域中一项主要内容，它所代表的含义便是NotOnlySQL。在其中，我们可以用非关系模型替代传统的关系模型，常见的非关系模型有键值实体模型、文本文档实体模型和列族模型等。为后面数据储存、数据统计分析、数据分析给予了良好的适用，确保了数据统计分析的实效性，保证了数据信息的合理应用。依据当今发展状况分析，NoSQL数据库技术在具体运用中普遍存在着成熟性差、运用范畴窄、风险高等缺点，不能解决某些特殊情况。在此情况下，技术人员需要结合数据库等相关资源，对物联网大数据存储与管理技术等进行相关研究，这样就能够挑选出NoSQL数据库，比如，包括BigTable、Dynamo等的键值数据库查询，列族数据库包括HadoopDB、reenPLum等，从上述各种类型各异的数据库，我们能够看出不同类型的数据库有着不同的功能以及作用，能够对于物联网大数据存储与管理技术等方面的研究提供建设性的意见以及建议。

4 实践运用

文中以空间高效率文本检索系统为例子，对物联网技术大数据存储与管理技术进行仔细的分析与深入的研究。在IoT环境下，我们能够从数据库索引的特性中发现，本系统运行的规律，从而为文本检索提供具体的操作性指南，结合文本检索的信息，能够熟悉数据库索引构造，这一点主要是因为RadixTree具备一致的查看时间多元性，而该系统的突出性优势在于，是一个多功能的系统，而且该系统具有比其他的系统更加精密的够造，这样就能够显著提升该系统的RadixTree融入大容量数据信息，必须防止RadixTree中指针的空间开销。

4.1 设计方案观念

（1）产品结构设计。对于RadixTree在具体运用中碰到的各类问题，为保证信息的储存和管理效果，根据物联网互联网大数据环境，明确提出了RadixKV性能卓越键值文本检索系统，与此同时，为了更好地增强系统的数据信息数据库索引升级速率，处理系统软件空间开销问题，创建了响应式并行处理数据库索引系统更新，在有效地设定数据库索引子树结构的并行度的与此同时，设计了一种根据二维数组的RadixTree表达形式。RadixKV的数据库索引都是在运行内存中，键值放到硬盘里，而系统可以分为3个不一样的等级：HashStore、SortedStore和IndexedStore。RadixKV的特点是可以依据RadixTree查找特定的键值数据信息，得到对应的查看时间开销。在这个基础上，运用数据信息缓存中的二分查找和散列数据库索引，实现对它的常数级查询；当面临较小的数据量时，对于最近到达的数据，可以提供必要的实时响应支持。二分法和散列在查询性能上有很大优势。

（2）HashStore。HashStore的日志块功能使它能够提供额外的写入支持，在这样的情况下，数据流分析可以以一种附加的方法载入到对应的储存器中，进而提升了写的吞吐能力。除此之外，根据结构哈希表数据库索引的方式，完成了HashStore数据信息的快速查找。在HashStore中的信息量做到某一阀值以后，一定要向SortedStore载入相对应的数据信息，要开展数据信息排列，使混乱键数据信息有序排序，可是考虑到数据信息排列的时间开销非常大，可能会导致瓶颈，这个问题一定要处理。

（3）SortedStore。在操作系统系统架构图中，关键数据信息将以数据流分析的方法进到操作系统，当SortedStore数据信息排序提交成功之后，将向IndexedStore消息推送解决控制的数据信息在IndexedStore中，构建sql索引子树并进行合拼实际操作。

当数据信息子树进行构建之后，原来存在于SortedStore中的一些数据信息将被清除，随后SortedStore将再次接收新的数据信息，产生循环系统。结合操作系统的使用方法，这样就能够显著提升数据信息的使用区域，在系统的使用过程之中，能够实现不同区域同时运作。

4.2 信息内容储存

IndexedStore的核心作用根据SortedStore中的K数据信息块，因为信息量大、空间开销大、最需处理的问题，结构K棵数据库索引子树并合并为数据库索引树，怎样实现空间高效的RadixTree，此处展示了一个表示RadixTree的空间效率方法——RadixArray。

（1）RadixArray设计。RadixArray可以依据叶子节点二维数组、內部连接功能阵列和內部连接功能sql索引来表明，运用3点进行对室内空间设计开销的提高：①在內部连接功能sql索引阵列中，用数组下标间隔表明內部连接功能间的字节数，立即扔下了表针室内空间花销；②连接点字节的表述，在RadixArray搭建阶段中，全部内部连接点都储存了父节点，完成了数据库索引子树搭建以后，对联结点开展补齐，并提升了相对应位图索引，便于对子连接点的迅速搜索，运用位图索引，使内部连接点不用记录后面子结点的间距，进而提升了空间利用率；③可以选用中序遍历的方式，储存内部连接点，保证它可以完成与叶子节点的一对一投射，在叶子节点与前一层连接点中间不用字节储存。

（2）IndexedStore数 据 库 索 引 升 级。 向IndexedStore传送数据块到SortedStore以后，IndexedStore会升级数据库索引，最先为每一个资料块建立RadixArray，随后又把它合拼到一个sql索引树中，当数据库索引树的数据量超过这一阀值时，便会把一片叶子节点放入电脑硬盘中。

创建一个新的sql索引树。具体地说，第一步是创建数组。SortedStore中排列的数据信息块做为叶子节点二维数组，在SortedStore中进行多路快速排序的此外，还可以计算相邻词典顺序关键字的LCP，解析xml叶连接点二维数组，与LCP紧密结合，完成比照位不一样检测方面的迅速获得，完成了内部连接点的建立；第二，路由器二维数组的创建。在得到内部连接点以后，必须将它插进到Treap中，以产生内部连接点字节；第三，RadixArray合并操作。RadixArray合拼在对K个N/K的Treap开展合拼时，可以直接应用Treap优化算法，其算法复杂度为O。

5 结语

总而言之，信息化时代的大环境下，物联网技术大数据存储以及管理等方面的技术研究，是信息时代中的主要标志之一，本文通过对物联网大数据的内涵与特征进行分析，进一步对物联网大数据存储与管理新技术的窘境进行探讨，得出物联网大数据存储与管理新技术的运用，从而为物联网大数据存储技术与管理技术的实践提供参考，而且这些物联网大数据存储与管理技术等方面的研究可以普遍地应用于各行各业，为社会经济平稳、健康发展提供保障。