物联网海量数据处理下的数据库技术应用

单立娟

摘要：生活中，物联网在各个领域都得到了广泛的应用，随之产生的是海量的数据信息，而要想实现对海量数据的处理，数据处理技术的更新换代必须要跟上物联网的发展步伐，特别是数据库技术。该文对物联网概念进行了阐述，并简单介绍了物联网海量数据处理技术，最后对物联网海量数据处理下的数据库技术应用进行了分析。

关键词：物联网技术 数据处理 数据库技术

着计算机和网络技术的快速发展，电脑等移动终端在生活中的应用更加广泛，随之产生的原始数据也日益增加。在处理这些海量数据时，传统数据处理技术已经无法满足数据处理的需求，迫切需要对数据处理技术进行更新，特别是数据库技术。随着市场竞争的激烈化发展，要想实现自身竞争力的增强，则需要对数据处理系统进行改良，对数据处理技术，特别是数据库技术进行及时更新，以便提高物联网动态数据收集、检索和处理的效率，从而确保对物联网海量数据的处理能够更加及时、准确。

1 物联网概念

随着信息化发展速度的不断加快，物联网技术的发展也日渐成熟，在各个領域中都得到了广泛的应用。物联网通过在物品内部嵌入传感器，利用传感器获取物品信息，将物品信息利用无线网络传输至后台信息处理系统，并在不同信息系统之间建立联系，使其形成统一的网络，从而实现对物品的跟踪和对环境的智能化监管。物联网的应用主要是依靠通信技术，在人员、机器及控制器之间建立联系，从而实现对物品的智能化管理。为了满足物联网的数据处理需求，数据处理技术随之产生。该技术的应用，不仅提高了物联网的数据处理效率，也实现了对我国产业结构的优化。

2 物联网海量数据处理技术

2.1 多源数据融合技术

在物联网中，数据信息的类型主要是受数据获取节点的影响，不同节点所获取的数据信息类型也有一定的区别。在处理多源异构海量数据时，依据多源数据融合技术而产生的多源数据信息融合格式的应用，可以让不同节点获取的不同结构数据和本体标准之间形成统一，从而提高对多源数据进行处理的效率。同时，在多源异构数据处理中，将多源数据融合技术和度量技术、数据聚类技术等数据处理技术进行融合，可以让多源数据处理更加统一，从而达到提高数据处理效率的目的。

2.2 数据检索处理技术

随着物联网的应用越来越广泛，数据信息的生成速度和数量也会随之增加，不同维度、节点所产生的数据在结构上有一定的区别，而这也对物联网数据检索处理技术提出了更高的要求。从数据存储的角度来看，要想实现对物联网海量数据的及时存储，应当依据就近存储原则，利用数据存储技术，建立统一的数据获取节点，以便提高数据存储效率。同时，在存储数据信息时，为了提高数据存储的准确性，实现数据的同步更新，则对数据存储空间和容量的设计必须要科学、适宜，并且要及时更新数据库。从数据检索角度来看，数据处理形式主要分为两种，一种是空间流，另一种是时态流。在检索引擎设计中，依据索引算法，按照数据种类对海量数据进行分类整合，可以让数据检索更加快捷。从数据查询角度来看，在物联网海量数据处理中，只要保证数据信息能够得到及时的存储，数据检索能够更加快捷，则数据查询效率就能够得到有效的提升。由此可知，在设计物联网海量数据检索处理技术时，应当在认清物联网特征的基础上，充分考虑数据的数量和类型。并对多源数据进行整合，以便实现对数据的及时处理，提高数据处理的准确性。

3 物联网海量数据处理下的数据库技术应用

3.1 分布式数据库技术

在网络服务中，云技术是一种使用较为广泛的技术，而该技术的功能就是整合网络资源，并实现对数据的线上存储和计算。在物联网的建设和应用中，云技术作为一种极为重要的网络技术，也承担着极为重要的职责。在物联网建设中，通过云技术和海量数据处理技术的结合而产生的分布式数据库技术，可以使物联网系统中的中心服务器与数据服务器之间的联系更加紧密，并建立大量实时数据库 ，从而让数据信息的处理能够更加及时、高效。从数据库规模上来看，依靠分布式数据库技术建立的实时数据库，可以依据物联网数据信息的数量对自身的规模进行调节，这极大地提高了物联网数据信息处理的灵活性，也方便对数据信息进行管理。从系统管理上来看，在物联网系统中，实时数据库的建立可以使物联网系统管理变得更加容易，可以有效减少系统管理中所出现问题的数量。在物联网建设中，分布式数据库技术的应用，为物联网建立了虚拟平台，而该虚拟平台的建立不仅能够使物联网数据信息的处理、存储、发布等变得更加高效，也能够对系呈菪畔⒋嬖诘某逋唤屑笆薄⒆既返拇？这可以使物联网海量数据处理变得更加快捷。

3.2 内存数据库技术

内存数据库技术是物联网建设所使用的重要网络技术之一，而该技术是结合网络技术与物联网技术的优点而产生的。在物联网建设中，内存数据库技术的应用，可以让数据信息处理更加独立，也能够提高数据信息处理的透明度。内存数据库技术在物联网中的应用主要具备下述几个特点：第一，在物联网数据存储中，内存数据库与其他网络节点不同，内存数据库是以水平切分、读写分离等方式对数据信息进行存储，并实现了对物联网数据库的集群化管理。第二，在各个数据库之间建立联系，可以将物联网海量数据进行整合，对数据信息进行集中管理，从而为其他终端的使用提供便利。第三，内存数据库技术所具备的持久性特点，可以增加数据存储的时间。利用磁盘对数据信息进行复制，可以让数据信息的管理和存储变得更加科学、安全。物联网海量数据的处理过程极为复杂，稍有疏忽，就可能会造成数据信息的丢失、泄露。而在海量数据处理中，利用内存数据库技术，对网络局部功能与空间进行结合，可以使物联网数据的更新更加及时、准确，从而做到对物联网数据信息的同步更新。

3.3 数据的收集与存储

在物联网海量数据处理中，充分利用分布式数据库技术与内存数据库技术，可以让海量数据之间的联系更加紧密，并实现对物联网数据收集和存储流程的简化，促使对海量数据的检索与应用更加快捷，从而保证物联网海量数据处理的科学性、合理性。在物联网海量数据的检索和应用中，合理利用相应的数据服务器或收集器以及相关的网络节点，可以让数据信息检索和应用变得更加快捷、高效。在物联网海量数据处理中，及时、准确地对数据信息进行收集和存储，并保证数据传输的安全性，可以让数据检索和应用变得更加高效。

4 结语

综上所述，在物联网海量数据处理中，依据数据处理技术对数据库技术及其应用进行研究，可以更好地提高物联网数据处理效率，及时解决数据处理存在的问题，促使物联网更好地发展。

参考文献

[1]宋小芹.研究物联网海量数据处理下的数据库技术研究[J].数字技术与应用，2016（4）：89.

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[3]张燕.基于物联网海量数据处理的数据库技术分析与研究[J].计算机光盘软件与应用，2014（19）：97-99.