演示文稿物聯(lián)網(wǎng)導(dǎo)論數(shù)據(jù)庫(kù)與物聯(lián)網(wǎng)

演示文稿物聯(lián)網(wǎng)導(dǎo)論數(shù)據(jù)庫(kù)與物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在是1頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五（優(yōu)選）物聯(lián)網(wǎng)導(dǎo)論數(shù)據(jù)庫(kù)與物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在是2頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五3數(shù)據(jù)庫(kù)的起源與發(fā)展物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)與物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在是3頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五一.數(shù)據(jù)庫(kù)的起源和發(fā)展現(xiàn)在是4頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五數(shù)據(jù)庫(kù)的起源和發(fā)展新興數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)早期的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)現(xiàn)在是5頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五早期的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)起源于20世紀(jì)60年代，代表數(shù)據(jù)庫(kù)主要有IBM的SABRE、IMS，Cullinet的IDMS等。 SABRE全稱Semi-AutomatedBusinessResearchEnvironment，即半自動(dòng)商用研究環(huán)境?，F(xiàn)在是6頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五SABRE的起源美國(guó)航空公司乘客需求IBM公司現(xiàn)在是7頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五早期的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)依賴于數(shù)據(jù)的類型由于數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在磁帶上，支持“查找”操作得付出相當(dāng)大的代價(jià)312“導(dǎo)航式數(shù)據(jù)庫(kù)”的特點(diǎn)數(shù)據(jù)通過指針相互串聯(lián)起來(lái)，為了訪問到想要的數(shù)據(jù)，可能需要遍歷整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)現(xiàn)在是8頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五數(shù)據(jù)庫(kù)的起源和發(fā)展新興數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)早期的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)現(xiàn)在是9頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)（Relationaldatabase），是創(chuàng)建在關(guān)系模型基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)庫(kù)，借助于集合代數(shù)等數(shù)學(xué)概念和方法來(lái)處理數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。現(xiàn)在是10頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)“關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之父”理論基礎(chǔ)1970年刊物《CommunicationoftheACM》論文“ARelationalModelofDataforLargeSharedDatabanks”（大型共享數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系模型）現(xiàn)在是11頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù) 1974-1977年給數(shù)據(jù)庫(kù)的歷史留下了極為濃墨重彩的一筆。 在此期間，加州大學(xué)伯克利分校開發(fā)的Ingres和IBM開發(fā)的SystemR,引領(lǐng)了關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)十年的發(fā)展?，F(xiàn)在是12頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)SybaseOracleSQLServerIBM的DB2IngresSystemR現(xiàn)在是13頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)

以面向系統(tǒng)的觀點(diǎn)組織數(shù)據(jù)具有高度的數(shù)據(jù)和程序的獨(dú)立性

數(shù)據(jù)具有共享性關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)允許多個(gè)用戶同時(shí)訪問4123現(xiàn)在是14頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五數(shù)據(jù)庫(kù)的起源和發(fā)展新興數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)早期的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)現(xiàn)在是15頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五新興數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)銀行交易信息管理訂單處理票務(wù)預(yù)定現(xiàn)在是16頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五新興數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（CAD）計(jì)算機(jī)輔助制造（CAM）地理信息系統(tǒng)（GIS）動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)新的挑戰(zhàn)現(xiàn)在是17頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五新興數(shù)據(jù)庫(kù)缺乏對(duì)真實(shí)世界實(shí)體的描述缺乏對(duì)復(fù)雜查詢的有效處理缺乏對(duì)Web應(yīng)用的有效支持關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的缺點(diǎn)現(xiàn)在是18頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五新興數(shù)據(jù)庫(kù)“NoSQL”數(shù)據(jù)庫(kù)不要求數(shù)據(jù)庫(kù)具有確定的表模式通過避免連線操作提升數(shù)據(jù)庫(kù)性能它針對(duì)非關(guān)系型、分布式的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)現(xiàn)在是19頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五新興數(shù)據(jù)庫(kù)補(bǔ)充不可替代“NoSQL”數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)“NoSQL”數(shù)據(jù)庫(kù)和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系現(xiàn)在是20頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五21數(shù)據(jù)庫(kù)的起源與發(fā)展物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)與物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在是21頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五二.物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)現(xiàn)在是22頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的處理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)查詢數(shù)據(jù)融合現(xiàn)在是23頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)傳感器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可以存儲(chǔ)在傳感器的內(nèi)部發(fā)送回網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)關(guān)集中式存儲(chǔ)分布式存儲(chǔ)現(xiàn)在是24頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)—分布式匯聚點(diǎn)查詢查詢結(jié)果原始數(shù)據(jù)中縫節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)節(jié)點(diǎn)——傳感器實(shí)心—存儲(chǔ)空心—只傳遞不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)匯聚點(diǎn)Sink數(shù)據(jù)的傳輸方向傳回：白色箭頭分發(fā)：橙色箭頭現(xiàn)在是25頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五匯聚點(diǎn)查詢查詢結(jié)果原始數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)——傳感器不存在存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)

數(shù)據(jù)匯聚點(diǎn)Sink數(shù)據(jù)的傳輸方向傳回——白箭頭

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)—集中式現(xiàn)在是26頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五分布式VS集中式優(yōu)點(diǎn)：1.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在節(jié)點(diǎn)上，減少不必要的數(shù)據(jù)傳輸缺點(diǎn)：1.不利于長(zhǎng)時(shí)間的任務(wù)2.傳感器故障時(shí)，內(nèi)存中數(shù)據(jù)全部丟失3.通信開銷大4.存在“熱點(diǎn)”問題優(yōu)點(diǎn)：1.數(shù)據(jù)能永久保存，不存在歷史數(shù)據(jù)的丟失2.查詢請(qǐng)求X網(wǎng)絡(luò)缺點(diǎn)：1.數(shù)據(jù)不完整2.傳感器能量損耗大現(xiàn)在是27頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的查詢方式快照3快照1快照2基態(tài)快照查詢連詢查續(xù)現(xiàn)在是28頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的查詢案例公交車綜合信息處理平臺(tái)彎道互聯(lián)網(wǎng)用戶1用戶2站牌站牌RFID標(biāo)簽RFID標(biāo)簽一種基于物聯(lián)網(wǎng)的公交車信息查詢系統(tǒng)設(shè)計(jì)現(xiàn)在是29頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五30物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的融合數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)融合數(shù)據(jù)流：?jiǎn)蝹€(gè)傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)融合：利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)時(shí)序獲得的若干感知數(shù)據(jù)，在一定準(zhǔn)則下加以分析、綜合，以完成所需決策和評(píng)估任務(wù)二進(jìn)行的數(shù)據(jù)處理過程。數(shù)據(jù)融合需要解決的問題：節(jié)點(diǎn)的選擇融合時(shí)機(jī)融合算法現(xiàn)在是30頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五院系工作全空間數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)包括確定的和模糊的，全空間和子空間的，同步的和異步的，數(shù)字的和非數(shù)字的；它是多維多源的，覆蓋全頻段。不同于組合組合：外部特性融合：內(nèi)部特性是系統(tǒng)動(dòng)態(tài)過程中的一種數(shù)據(jù)綜合加工處理互補(bǔ)過程數(shù)據(jù)表達(dá)方式互補(bǔ)結(jié)構(gòu)上互補(bǔ)功能上互補(bǔ)不同層次的互補(bǔ)—數(shù)據(jù)融合的核心物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的融合現(xiàn)在是31頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五傳感器1傳感器2…傳感器n傳感器端存儲(chǔ)

數(shù)據(jù)匯聚點(diǎn)端存儲(chǔ)連續(xù)查詢快照查詢傳感器物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的融合存儲(chǔ)查詢查詢結(jié)果數(shù)據(jù)流管理系統(tǒng)(DataStreamManagementSystem,DSMS)現(xiàn)在是32頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)海量性多態(tài)性關(guān)聯(lián)性及語(yǔ)義性現(xiàn)在是33頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五2023/4/201.單個(gè)物體——持續(xù)地產(chǎn)生數(shù)據(jù)血壓血糖濃度心率體溫物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)——海量性現(xiàn)在是34頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五2023/4/202.多個(gè)物體——同時(shí)連續(xù)地產(chǎn)生數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)——海量性現(xiàn)在是35頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)——多態(tài)性光照度海拔高度溫度“綠野千傳”森林檢測(cè)項(xiàng)目現(xiàn)在是36頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)——多態(tài)性“綠野千傳”森林檢測(cè)項(xiàng)目不同的網(wǎng)絡(luò)不同的數(shù)據(jù)格式不同的設(shè)備不同的數(shù)據(jù)精度不同的測(cè)量時(shí)間和條件不同的數(shù)據(jù)值現(xiàn)在是37頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)—關(guān)聯(lián)性及語(yǔ)義性傳感器1傳感器3傳感器2傳感器4?描述同一個(gè)實(shí)體的數(shù)據(jù)在時(shí)間上具有關(guān)聯(lián)性?描述不同實(shí)體的數(shù)據(jù)在空間上具有關(guān)聯(lián)性?描述實(shí)體的不同維度之間具有關(guān)聯(lián)性?不同的關(guān)聯(lián)性組合會(huì)產(chǎn)生豐富的語(yǔ)義現(xiàn)在是38頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)—關(guān)聯(lián)性及語(yǔ)義性30℃80℃時(shí)間關(guān)聯(lián)性：該傳感器發(fā)生故障/周圍環(huán)境發(fā)生了特殊變化空間關(guān)聯(lián)性：周圍傳感器溫度都上升—附近極大可能發(fā)生了森林火災(zāi)周圍傳感器溫度保持不變—該傳感器的溫度測(cè)量裝置很可能發(fā)生故障現(xiàn)在是39頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五123123123現(xiàn)在是40頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五數(shù)據(jù)的查詢數(shù)據(jù)的融合數(shù)據(jù)的海量性數(shù)據(jù)的多態(tài)性數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)現(xiàn)在是41頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五42數(shù)據(jù)庫(kù)的起源與發(fā)展物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)與物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在是42頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五2023/4/20CompanyLogo物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)庫(kù)

物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)庫(kù)

物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的挑戰(zhàn)現(xiàn)在是43頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五2023/4/20物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展人工互聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)信息處理的演進(jìn)過程在歷史上，人們需要人工地去采集信息，然后以人工的方式對(duì)信息處理，以文字后者口耳相傳的方式對(duì)信息進(jìn)行傳播；計(jì)算機(jī)以及互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，將人們從繁重的信息處理任務(wù)中解脫出來(lái)，實(shí)現(xiàn)了信息以及信息傳播的自動(dòng)化；無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，使信息的收集變得更加全面、更加智能、更加深入?，F(xiàn)在是44頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五2023/4/20

城市交通信息處理演進(jìn)在沒有互聯(lián)網(wǎng)之前，要想知道城市當(dāng)前的交通狀況，只能通過實(shí)地勘察或像其他人詢問的方式得到答案有了互聯(lián)網(wǎng)，相關(guān)的信息會(huì)被志愿者或者交通觀察員監(jiān)測(cè)到，并放在網(wǎng)上供人們查閱有了無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)，所有的交通信息都會(huì)被傳感器自動(dòng)偵測(cè)，自動(dòng)聯(lián)網(wǎng)更新。實(shí)時(shí)的交通狀況被“一網(wǎng)打盡”

舉例說(shuō)明：人工互聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在是45頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五2023/4/20物聯(lián)網(wǎng)的基本概念物聯(lián)網(wǎng)世界

物聯(lián)網(wǎng)將使得工業(yè)、農(nóng)業(yè)、節(jié)能環(huán)保、商貿(mào)流通、交通能源、公共安全、社會(huì)事業(yè)、城市管理、安全生產(chǎn)等關(guān)乎人們衣食住行的方方面面都會(huì)變得智慧起來(lái)。

例如：在冷鏈物流中應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，除了可以實(shí)現(xiàn)全程實(shí)時(shí)的溫度監(jiān)控，還能在無(wú)需打開冷藏裝置情況下，即可快速批量讀取溫度信息。此外，通過安裝RFID電子標(biāo)簽，可以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品防偽追溯，并且在倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)移倉(cāng)、盤倉(cāng)等倉(cāng)庫(kù)管理，降低人工出錯(cuò)率并節(jié)省大量時(shí)間?，F(xiàn)在是46頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五2023/4/20物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)支撐物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)引發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)變革與發(fā)展.現(xiàn)在是47頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五2023/4/20物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大數(shù)據(jù)

據(jù)美國(guó)報(bào)導(dǎo)，物聯(lián)網(wǎng)一分鐘可以產(chǎn)生非常多的東西，蘋果下載2萬(wàn)余次，一分鐘會(huì)上傳10萬(wàn)條新微博，全世界物聯(lián)網(wǎng)上虛擬網(wǎng)絡(luò)上，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。

國(guó)外的這些公司數(shù)據(jù)量不一定有中國(guó)大，中國(guó)淘寶網(wǎng)在雙十一一天創(chuàng)收10.5億，新浪微博晚上有100萬(wàn)以上的響應(yīng)請(qǐng)求，中國(guó)聯(lián)通也進(jìn)行大數(shù)據(jù)搜集，他們以前給用戶每一個(gè)月發(fā)一個(gè)帳單，很多用戶認(rèn)為我沒有上這么多，中國(guó)聯(lián)通改制就詳細(xì)記錄客戶的上網(wǎng)記錄一秒鐘83萬(wàn)條。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系現(xiàn)在是48頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五2023/4/20CompanyLogo物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用版圖物聯(lián)網(wǎng)分析大數(shù)據(jù)文字、圖片、音頻、視頻等數(shù)字化信息呈指數(shù)式增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨。全球信息總量每?jī)赡昙s增長(zhǎng)一倍，2011年全球創(chuàng)建和復(fù)制的數(shù)據(jù)總量有1.8ZB

，預(yù)計(jì)2020年將達(dá)到35ZB，是現(xiàn)在的50倍。*1TB(太字節(jié))=1024GB,1PB(拍字節(jié))=1024TB,1EB(艾字節(jié))=1024PB,1ZB(澤字節(jié))=1024EB,現(xiàn)在是49頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五2023/4/20大數(shù)據(jù)引發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)變革與發(fā)展

數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)成形于上個(gè)世紀(jì)80年代。近年來(lái)隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)應(yīng)用的興起，面對(duì)爆發(fā)式增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)已難以應(yīng)對(duì);面對(duì)以視頻、圖片、文字等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主的大數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)商業(yè)智能系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析軟件缺少有效地分析工具和方法。大數(shù)據(jù)引發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)變革

。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系現(xiàn)在是50頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五2023/4/20大數(shù)據(jù)引發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)變革與發(fā)展

大數(shù)據(jù)引發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)架構(gòu)創(chuàng)新。美國(guó)著名數(shù)據(jù)庫(kù)科學(xué)家邁克爾?斯通布雷克(MichaelStonebraker)指出，行業(yè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)是由一種架構(gòu)支持所有應(yīng)用轉(zhuǎn)變?yōu)橛枚喾N架構(gòu)支持多類應(yīng)用。在大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的背景下，這一理論導(dǎo)致了數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)的大裂變：數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)分化為三大陣營(yíng)，包括OldSQL(傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù))、NewSQL(新型數(shù)據(jù)庫(kù))和NoSQL(非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù))。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系現(xiàn)在是51頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五2023/4/20CompanyLogo中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件市場(chǎng)現(xiàn)狀與發(fā)展

2012年，中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到53.15億元，同比增長(zhǎng)14.84%。未來(lái)，在大數(shù)據(jù)等一系列因素的影響下，中國(guó)的數(shù)據(jù)軟件市場(chǎng)規(guī)模將以超15%的增長(zhǎng)率保持較為穩(wěn)定增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)2015年中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件市場(chǎng)規(guī)劃將達(dá)到83.44億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)16.22%。中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件市場(chǎng)發(fā)展規(guī)模與預(yù)測(cè)現(xiàn)在是52頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五2023/4/20數(shù)據(jù)庫(kù)支撐物聯(lián)網(wǎng)

-數(shù)據(jù)庫(kù)支撐物聯(lián)網(wǎng)，數(shù)據(jù)庫(kù)的作用包括收集傳感性的數(shù)據(jù)，還有實(shí)物跟虛擬物要結(jié)合起來(lái)。例如，今天北京交通堵塞，但是并不知道堵塞原因，如果政府發(fā)布消息和市民微博發(fā)布消息結(jié)合起來(lái)就知道發(fā)生什么事，物聯(lián)網(wǎng)要過濾，過濾要有一定模式。-要實(shí)現(xiàn)真正的物聯(lián)網(wǎng)，需要海量地址，海量帶寬，海量存儲(chǔ)，而且需要極高的通信智能和管理智能。需要數(shù)據(jù)庫(kù)的支撐。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系現(xiàn)在是53頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五2023/4/20傳感器傳輸機(jī)制應(yīng)用層數(shù)據(jù)庫(kù)五官、皮膚神經(jīng)人體的行為大腦數(shù)據(jù)庫(kù)支撐物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)——人體現(xiàn)在是54頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五2023/4/20

無(wú)人駕駛汽車物聯(lián)網(wǎng)據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道，大數(shù)據(jù)分析師BigData—S創(chuàng)始人馬克·馮·里吉門納姆（MarkvanRijmenam）指出，無(wú)人駕駛汽車將配置有大量傳感器，每秒鐘可生成1GB的數(shù)據(jù)?？扑孤逅够踔令A(yù)計(jì)，未來(lái)汽車生成的數(shù)據(jù)將上傳到云存儲(chǔ)系統(tǒng)，政府可以利用這些數(shù)據(jù)提高行車安全性?，F(xiàn)在是55頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五2023/4/20CompanyLogo物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)庫(kù)選擇數(shù)據(jù)保護(hù)

現(xiàn)在是56頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五數(shù)據(jù)庫(kù)選擇現(xiàn)在是57頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五附上時(shí)空標(biāo)

志去偽存真

收集異源甚至是異構(gòu)的數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)對(duì)照多角度驗(yàn)證數(shù)據(jù)的全面性和可信性數(shù)據(jù)收集現(xiàn)在是58頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五CompanyLogo數(shù)據(jù)存儲(chǔ)目標(biāo)技術(shù)方法優(yōu)化要達(dá)到低成本、低能耗、高可靠性目標(biāo)冗余配置、分布化和云計(jì)算技術(shù)必須建立標(biāo)準(zhǔn)的存儲(chǔ)方法。將分類存儲(chǔ)方式應(yīng)用到具體的使用場(chǎng)合。通過過濾和去重，減少存儲(chǔ)量，同時(shí)加入便于日后檢索的標(biāo)簽。現(xiàn)在是59頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五數(shù)據(jù)處理

有些行業(yè)的數(shù)據(jù)涉及上百個(gè)參數(shù)，其復(fù)雜性不僅體現(xiàn)在數(shù)據(jù)樣本本身，更體現(xiàn)在多源異構(gòu)、多實(shí)體和多空間之間的交互動(dòng)態(tài)性，難以用傳統(tǒng)的方法描述與度量，處理的復(fù)雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數(shù)據(jù)降維后度量與處理，利用上下文關(guān)聯(lián)進(jìn)行語(yǔ)義分析，從大量動(dòng)態(tài)而且可能是模棱兩可的數(shù)據(jù)中綜合信息，并導(dǎo)出可理解的內(nèi)容?，F(xiàn)在是60頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五

數(shù)據(jù)挖掘

目前，盡管計(jì)算機(jī)智能化有了很大進(jìn)步，但還只能針對(duì)小規(guī)模、有結(jié)構(gòu)或類結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，談不上深層次的數(shù)據(jù)挖掘，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘算法在不同行業(yè)中難以通用。數(shù)據(jù)挖掘是使結(jié)果可視化呈現(xiàn)，使結(jié)果更直觀以便于洞察現(xiàn)在是61頁(yè)\一共有64頁(yè)\編輯于星期五CompanyLogo數(shù)據(jù)安全1應(yīng)當(dāng)既鼓勵(lì)面向群體、服務(wù)社會(huì)的數(shù)據(jù)挖掘，又要防止侵犯?jìng)€(gè)體隱私2既提倡數(shù)據(jù)