基于时序数据库的空气等级监测系统

郝美薇，王 爽，田润泽，田雨婷，王贯兵

（1.国网天津市电力公司信息通信公司，天津 300000；2.北京许继电气有限公司，北京 100085）

时序数据库是时间序列数据库的简称，主要被应用于处理具有时间标签的数据传输信息上，通常情况下，也将具有时间标签的数据信息处理成时间序列型应用数据[1-2]。在时序大数据的处理与存储过程中，可通过连接关系型数据库的方式，对信息参量进行重排处理，并可在执行数据查找任务的同时，完成对信息传输时长的有效控制。在实际应用过程中，由于信息排列的特殊性，时序数据库能够最大限度提升传输数据的转存处理能力，相较于传统关系型数据库来说，该方法所需的信息存储空间相对更小，在数据查询方面所需的实际等待时间也相对更短。

空气监测是一种常见的环境监管手段，可通过测量污染因子浓度的方式，确定地域环境中的自然环境等级条件。然而在实际应用过程中，传统环境监测系统始终存在实时性差、区域性窄的问题，很难实现对自然空气氛围的有效保护。为解决此问题，引入时序数据库，在C/S 执行结构、Tomcat 服务器等多个硬件应用设备的支持下，设计一种新型的空气等级监测系统，在构建倒排索引关系的同时，计算出准确的预聚合精度值，再通过对比实验的方式，突出该系统的实际应用价值。

1 系统硬件设计

空气等级监测系统的硬件执行环境由C/S 监测执行结构、传感器接口电路、Tomcat 时序服务器3 部分共同组成，具体搭建方法如下。

1.1 C/S监测执行结构

C/S 监测执行结构是空气等级监测系统中的核心硬件运行框架体系，由数据库层、数据服务器层、时序监测网络、客户端层等多个设备主机共同组成。其中，数据库位于C/S 监测执行结构顶层，可记录既定监测环境中空气分子的实际分布情况，并可借助两端相连的数据服务器，对应用服务器主机进行定向化控制。时序监测网络位于C/S 监测执行结构中部，能够时刻感知区域环境中空气分子的实际流通情况，并可在应用服务器结构的作用下，实现对客户端主机服务行为的有效控制[3-4]。底层客户端主机包含集成型、独立型两类，前者能够较好地配合时序监测网络的实际执行需求，后者则主要负责记录空气环境中气体传输方向、传输速率等多项数值指标。C/S 监测执行结构示意图如图1 所示。

图1 C/S监测执行结构示意图

1.2 传感器接口电路

传感器接口电路可在C/S 监测执行结构的作用下，统计流经既定区域环境中空气分子的传输电流，并可借助DC 应用设备，实现对时序电子参量的调度与调节[5-6]。DC 传感器位于接口电路的高压输入端，能够根据单刀多掷开关的现有连接形式，规划空气分子电流的实际传输方向，从而使C1、C2电容设备两端的实际电压应用需求得到有效满足。Power 变频设备位于传感器接口电路的变化VCC 端口与GND端口之间，在电阻R1的作用下，可对C1、C2电容设备中的输出电子量进行完全整合，再借助既定信道组织，将这些电子信息反馈至周围空间环境的空气分子中[7]。传感器接口电路示意图如图2 所示。

图2 传感器接口电路示意图

1.3 Tomcat时序服务器

Tomcat 时序服务器存在于空气等级监测系统的客户端执行单元之中，由数据查询统计模块、用户信息管理模块两部分共同组成。其中，数据查询统计模块主要是对区域环境中空气分子及相关用户数据信息进行查询，用户端主机可借助执行软件查询该环境中空气污染的具体情况，再借助各项文字、图表等信息，实现对时序数据信号的妥善安排[8-9]。用户信息管理模块可根据客户端主机设置条件的不同，对已存储空气等级文件进行重排处理，再联合注册账号、注册密码等信息，对区域环境中的空气等级信息进行分析与记录。Tomcat 时序服务器功能如表1所示。

表1 Tomcat时序服务器功能

2 系统软件设计

在相关硬件执行设备的支持下，按照时序对象确定、倒排索引关系构建、预聚合精度计算的处理流程，实现系统软件执行环境的搭建，两相结合，完成基于时序数据库的空气等级监测系统设计。

2.1 时序对象确定

在空气等级监测系统中，时序对象是大气污染分子的全新命名形式，在相同横、纵时间坐标轴中，随监测时间的不断延长，大气污染分子数据也会被源源不断地生产出来，直至系统核心监测主机不再具备二次执行与应用的能力[10]。由于位置划分区域实际覆盖面积的不同，系统所需的监测时间越长，核心处理主机所能监测到的空气污染分子数量也就越多。简单来说，在一个完整的区域性空间内，随C/S监测执行结构的建立，传感器接口电路的实际调度能力会在短时间内达到最大传输值，且由于Tomcat时序服务器的存在，待转存信息参量也可通过传输信道直接反馈至数据库主机之中，并生成全新的监测信息文件[11-12]。设e0代表最小的空气时序信息定义条件，en代表最大的空气时序信息定义条件，n代表既定的空气时序信息转存系数值。联立上述物理量，可将空气等级监测系统的时序对象定义条件表示为：

2.2 倒排索引关系构建

倒排索引关系也叫反向索引关系，是一种极为完善的空气等级信息查询索引方法，可被用于存储与全文搜索行为相关的特定数据节点信息，并可清晰地表述该文件所属的存储位置映射条件。通过倒排索引的方法，可自由修改已存储的空气等级信息条件，从而生成全新的倒排列型信息文档列表[13-14]。单词词典是监测系统倒排索引关系的重要组成条件，可用来维护文档集合中存在的数据相关性能力，同时可准确记录固定节点处的时序空气信息参量。在执行搜索指令时，系统监测主机可根据倒排索引关系中的空气等级信息条件，确定数据库主机所具备的实际存储权限，再以此为基础，制定与监测系统匹配的指令执行强度。设ΔK代表单位时间内的空气等级信息传输量，β代表基于时序数据库的数据监测系数，联立式（1），可将系统倒排索引关系构建公式定义为：

其中，x1代表第一个空气等级信息时序文件，xn代表第n个空气等级信息时序文件。

2.3 预聚合精度计算

在区域性空气监测场景中，有时并不需要精度值过高的信息数据点，使用精度值相对较低的数据存储方法，更能满足系统的实际查询与监测需求，从而使空气等级文件得到良好地分析与处理。通过降低预聚合精度的方式，能够完整保留与时序数据库相关的历史空气等级信息，在降低存储成本的同时，加快信息数据的实际转存速率[15-16]。设i0代表最小的空气等级信息预聚合条件，in代表最大的空气等级信息预聚合条件，一般情况下，随系统监测能力的加强，i0与in之间的实值距离也会不断扩大，直至能够完全满足时序数据库的实际存储需求。在上述物理量的支持下，联立式（2），可将预聚合精度计算结果表示为：

其中，f代表既定的空气等级信息文件筛选条件，g代表与时序数据库相关的信息监测系数。至此，完成了各项软硬件执行环境的搭建，在时序数据库元件的支持下，实现新型空气等级监测系统的顺利应用。

3 应用能力检测

为验证基于时序数据库空气等级监测系统的实际应用价值，设计如下对比实验。搭建如图3 所示的空气等级监测设备，分别将实验组、对照组控制主机与该设备结构体相连，其中实验组主机搭载基于时序数据库空气等级监测系统，对照组主机搭载传统环境监测系统。在相同实验环境中，分析实验组、对照组相关实验指标的具体变化情况。

图3 空气等级监测设备

已知DII 指标能够表示系统所覆盖的检测区域面积，一般情况下，DII 指标越大，系统所覆盖的检测区域面积也就越大。TII 指标能够表示空气等级监测系统的运行时效等级，一般情况下，TII 指标越大，系统的实际运行时效等级也就越高。表2 记录了实验组、对照组的具体实验数值水平。

表2 DII指标对比表

分析表2 可知，随着实验时间的延长，实验组DII 指标数值保持先上升、再稳定的变化趋势，全局最大值达到了77.6%。对照组DII 指标数值则始终保持相对稳定的波动变化状态，全局最大值仅能达到46.8%，与实验组的极值相比，下降了30.8%。综上可知，应用基于时序数据库空气等级监测系统，能够促进DII 指标数值的大幅提升，可使系统检测指令所覆盖的区域面积不断增大。

分析表3 可知，随着实验时间的延长，实验组TII指标数值保持先上升再下降的变化趋势，全局最大值达到了82.0%。对照组TII 指标数值则始终保持不断上升的变化状态，全局最大值仅能达到57.4%，与实验组极大值相比，下降了24.6%。综上可知，应用基于时序数据库空气等级监测系统，能够促进TII指标数值的大幅提升，对提升监测系统运行时效等级起到极强地促进作用。

表3 TII指标对比表

4 结束语

与传统环境监测系统相比，基于时序数据库空气等级监测系统可在C/S 监测执行结构、传感器接口电路等多个硬件执行结构体的作用下，确定时序对象的现有连接形式，再借助倒排索引关系，实现对预聚合精度值的准确计算。从实用性角度来看，DII 指标数值与TII 指标数值的提升，能够在扩大系统所覆盖检测区域面积的同时，促进运行时效等级的不断提升，具备较强的应用可行性。