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实时、历史数据库和关系数据库
日期:2006-7-26 23:22:25 来源:本站整理  
点击: 作者:未知
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   实时历史数据库用于要求非常严格、数据量非常大的生产工控中。必须认识到工厂底层数据和业务环境 之间的区别。许多公司都希望访问生产数据档案的方法与访问企业档案一样,都采用传统的关系数据库。但是,由于各种原因,关系数据库通常并不是工厂底层数据管理的最佳方式。
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    首先,生产操作是实时进行的,要求极快的数据采集速度,以实现优化分析。在整个工厂范围内采用历史数据管理,其读写性能会比关系数据库快10至20倍之多,真正的实时数据解析度可达1微秒。此外,整个工厂范围内采用历史数据管理还为“时间序列”数据进行了优化,而建立关系数据库则只能处理关系问题。举例来说,如果问题是哪位客户订单最大,那么关系数据库最适用,但整个工厂范围内的历史数据管理则适于解答其他类型的问题,如:今天每小时单位生产标准偏差是多少?
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    在采用强大的压缩算法情况下,整个工厂范围内的过程数据处理可在线实现方便而安全的多年数据存储,这有助于提高业绩,并降低维护成本。
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   假定每秒浮点运算值为500,整个工厂范围内的历史数据库使用的磁盘空间就更少,并实现了更快的读写功能。如果采用关系数据库,那么就必须仔细管理磁盘空间,因为其压缩算法不佳,即便采用专利式预压缩数据工作区也难以见效。
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    正如任何大型软件项目一样,实施生产数据档案并获得有效成果和投资收益似乎需要花费很长的时间,这就关系数据库架构以及实时系统实施所需的诸多定制界面而言尤其如此。关系数据库还要求有关公司手工创建并管理定制表格,这会花费大量的时间。
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    如果我们就全厂范围的历史数据库采用标准界面,那么就能使实施时间缩短约50%,从而降低整体成本。此外也无需数据管理或创建的“计划”、触发器、存储过程或视图等。由于使用方便,在数小时之内就可安装并配置系统,而无需专业服务,如定制的安装编码或脚本等。
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    长期维护也将大为简化。整个工厂范围内采用历史数据管理情况下,我们不再需要在线维护。不过,如果采用关系数据库,我们就必须进行全职维护工作,正是因为压缩算法很糟糕,造成有关公司必须管理档案和磁盘空间。此外,我们还必须在停机时间计划安排进行标签导入和维护工作,因为在线维护不能进行上述工作。
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    整个工厂范围内的历史数据库可帮助有关公司收集并分析工厂内生成的大量信息,实现更高的性能,并降低满足业界规定所需的成本。数据采集和分析有助于提高产品质量和一致性。举例来说,我们可以比较过去的生产过程,分析停机事件之前的数据,根据当前进行中的生产过程规划理想的生产过程。积累的数据还可帮助我们用标准的网络浏览器工具准备报告,实现信息共享。
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    最后,整个工厂范围内的历史数据库还可作为工厂操作和业务运营之间的重要桥梁,为商务系统提供必需的实际数据,获得当前生产状况或历史发展趋势的清晰而准确的情况。上述详细信息将带来巨大的好处,如能帮助客户安全地了解订单状态信息等。
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   不过可以根据实际的数据量来选择数据库的类型,在几百点以下的系统,仅从效率上来说有时用关系型数据库也可以满足要求,笔者也曾用关系型数据库开发800点的生产信息管理系统,发现很多时候数据的速度在很大程度上取决于通讯瓶颈,而不是数据库的数据传送。
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