环境科学与管理论文引用怎么标注（环境科学与(3)

（5）传感器数据：这是数据进入物联网的渠道之一，通过组建无线传感网络用来监测气候、温度、湿度等，是一些多维的时间序列数据。

（6）历史数据：对这些数据的访问频率不同，必须对数据分类，制定相应保存数据和数据归档的策略。

（7）物理模型：为了提升物联网的功能，要包含一些常用的物理模型比如力学的、光学的、声学的，电磁学的，以便于对物理场景的建模和仿真。

（8）设备的状态和命令数据：物联网可用于遥控设备，所以物联网记录了大量的命令数据以及设备的实时反馈信息，以便于将来的追踪和分析。

3、数据流转过程

物联网中数据的流转过程如下：

（1）利用射频识别、二维码、传感器等感知、捕获、测量技术随时随地对物品进行信息采集和获取；

（2）将物品信息转换为适合网络传输的数据格式，如EPCGlobal 采用PML文件格式传输数据。

（3）将物品的信息通过网络传输到信息处理中心，该中心要具有海量感知信息的计算与处理能力，采用云计算平台实现信息存储资源和计算能力的分布式共享，为海量信息的高效利用提供支撑。

（4）服务和应用是物联网的最终价值体现，各种应用通过访问处理中心获取物品的详细信息。

工业界和学术界虽然都把对物联网的研究提到一个很高的程度，但是要想让物联网真正发挥作用，就要充分利用它的海量数据，从中发现潜在的价值。因此基于云计算平台的信息处理中心对数据的有效管理是物联网得以应用的关键。

通过上述物联网数据分析可知，物联网中存在着结构化数据如关系数据库，半结构化数据如XML 数据，流数据如时间序列数据，还有一些文档、图片、声音、视频等数据，而这些数据之间又可能存在着千丝万缕的联系，采用什么样的数据模型来有效的进行数据的表示、操作和约束，采用什么样的存储和索引技术，采用什么样的查询分析方法是物联网数据管理应解决的问题，同时还要解决诸如数据保护、数据隐私、数据安全性、数据归档等问题。

1、现有数据管理技术分析

现有成熟的数据管理技术是关系数据库，用来管理结构化的数据。各种企业应用系统和办公系统都采取这种，常见数据库如SQL SERVER、ORACLE、MY SQL、DB2 等，这是一种基于二维表的数据结构，数据操作基于严格的数据操纵语言SQL，通过保持事务的ACID 特性、加锁机制、时间戳、两阶段锁协议和并发控制等来保证数据的一致性和相容性。关系数据库是一种模式优先的管理，也就是说数据间的联系是经过需求分析已经确定好了的，而且数据类型和长度也是在数据库中预先定义好的。关系数据库中数据源比较单一，就是一系列的二维表，而且在整个数据管理过程中关系模式变动很少。虽然随着数据量的增大和数据异地存储的需要，又出现了分布式数据库。但是其核心还是关系型的。

而物联网中的数据源形式多样，没有统一的模式，数据存在着千丝万缕的联系，且联系是松散的、滞后的，而人们使用数据多以服务的形式来调用，而事务的ACID 特性不适用于Web 事务处理，因为单个的Web 服务本质上来说是自治的并且只负责自身的一致性，这就会和用户的全局事务产生，例如预定一次旅游，不仅要预定酒店还要预定机票，用户只关心预定旅游是否成功，但是预定机票和酒店是两套独立的系统，很有可能其中一项不成功，所以两阶段提交过程是不可行的。所以不能采用传统的关系数据库技术来管理物联网数据。

XML是管理半结构化数据的常用技术，具有自描述性，是针对异构数据的交换提出的，常用来实现模式滞后的数据集成。XML采用层次性的数据模型，通过XQuery 进行数据查询。但是它多用于描述数据，如关于数据的数据- 元数据就是一个很好的例子，而且XML 采用树状结构在操作实现方面也不足，重要的是不能处理语义信息。

面对数据管理呈现的特点：海量、共享、多样性、不确定。工业界和学术界进行了新的尝试。

在云计算的数据管理技术中最著名的是谷歌提出的BigTable，这是一种为了管理结构化数据而设计的分布式存储系统，这些数据可以扩展到非常大的规模，例如在数千台商用服务器上的达到PB（ Petabytes）规模的数据，通过采用

列存储和用三级的层次化的来存储位置信息以提高存取效率和获得高扩展性。这种数据管理技术虽然已经投入使用，但是对类似数据库中的Join 操作效率太低，表内数据需要切分存储，数据类型限定为string 类型过于简单。

文章来源：《环境科学与管理》 网址: http://www.hjkxygl.cn/zonghexinwen/2022/1208/1227.html