MCGS之构造实时数据库

构造实时数据库

本章介绍MCGS中数据对象和实时数据库的基本概念，从构成实时数据库的基本单元——数据对象着手，详细说明在组态过程中，构造实时数据库的操作方法，主要包括以下几个方面：

●数据对象的定义

●数据对象的类型

●数据对象的属性

●数据对象的作用域

●内部数据对象和系统函数

●数据对象的浏览、查询和检查

概述

重点：

介绍两个重要概念；数据对象和实时数据库

数据对象的概念

在MCGS中，数据不同于传统意义的数据或变量，以数据对象的形式来进行操作与处理。数据对象它不仅包含了数据变量的数值特征，还将与数据相关的其它属性（如数据的状态、报警限值等）以及对数据的操作方法（如存盘处理、报警处理等）封装在一起，作为一个整体，以对象的形式提供服务，这种把数值、属性和方法定义成一体的数据称为数据对象。

在MCGS中，用数据对象表示数据，可以把数据对象认为是比传统变量具有更多功能的对象变量，象使用变量一样来使用数据对象，大多数情况下只需使用数据对象的名称来直接操作数据对象。

实时数据库的概念

在MCGS中，用数据对象来描述系统中的实时数据，用对象变量代替传统意义上的值变量，把数据库技术管理的所有数据对象的集合称为实时数据库。

实时数据库是MCGS系统的核心，是应用系统的数据处理中心。系统各个部分均以实时数据库为公用区交换数据，实现各个部分协调动作。

设备窗口通过设备构件驱动外部设备，将采集的数据送入实时数据库；由用户窗口组成的图形对象，与实时数据库中的数据对象建立连接关系，以动画形式实现数据的可视化；运行策略通过策略构件，对数据进行操作和处理。如下图所示：

定义数据对象

重点：

定义数据对象的方法

定义数据对象的过程，就是构造实时数据库的过程。

定义数据对象时，在组态环境工作台窗口中，选择“实时数据库”标签，进入实时数据库窗口页，显示已定义的数据对象，如下图所示。

对于新建工程，窗口中显示系统内建的四个字符型数据对象，分别是InputETime、InputSTime、InputUser1和InputUser2。当在对象列表的某一位置增加一个新的对象时，可在该处选定数据对象，鼠标单击“新增对象”按钮，则在选中的对象之后增加一个新的数据对象；如不指定位置，则在对象表的最后增加一个新的数据对象。新增对象的名称以选中的对象名称为基准，按字符递增的顺序由系统缺省确定。对于新建工程，首次定义的数据对象。缺省名称为Data1。需要注意的是，数据对象的名称中不能带有空格，否则会影响对此数据对象存盘数据的读取。

为了快速生成多个相同类型的数据

对象，可以选择“成组增加”按钮，弹

出“成组增加数据对象”对话框，一次

定义多个数据对象，如上图所示。成组

增加的数据对象，名称由主体名称和索

引代码两部分组成。其中，“对象名称”

一栏，代表该组对象名称的主体部分，

而“起始索引值”则代表第一个成员的

索引代码，其它数据对象的主体名称相同，索引代码依次递增。成组增加的数据对象，其他特性如数据类型、工程单位、最大最小值等都是一致的。

数据对象的类型

重点：

数据对象的类型和特点

在MCGS中，数据对象有开关型、数值型、字符型、事件型和组对象等五种类型。不同类型的数据对象，属性不同，用途也不同。

开关型数据对象

记录开关信号（0或非0）的数据对象称为开关型数据对象，通常与外部设备的数字量输入输出通道连接，用来表示某一设备当前所处的状态。开关型数据对象也用于表示MCGS中某一对象的状态，如对应于一个图形对象的可见度状态。

开关型数据对象没有工程单位和最大最小值属性，没有限值报警属性，只有状态报警属性。

数值型数据对象

在MCGS中，数值型数据对象的数值范围是：负数是从 -3.402823E38 到

-1.401298E-45，正数是从 1.401298E-45 到 3.402823E38。数值型数据对象除了存放数值及参与数值运算外，还提供报警信息，并能够与外部设备的模拟量输入输出通道相连接。

数值型数据对象有最大和最小值属性，其值不会超过设定的数值范围。当对象的值小于最小值或大于最大值时，对象的值分别取为最小值或最大值。

数值型数据对象有限值报警属性，可同时设置下下限、下限、上限、上上限、上偏差、下偏差等六种报警限值，当对象的值超过设定的限值时，产生报警；当对象的值回到所有的限值之内时，报警结束。

字符型数据对象

字符型数据对象是存放文字信息的单元，用于描述外部对象的状态特征，其值为多个字符组成的字符串，字符串长度最长可达64KB。字符型数据对象没有工程单位和最大、最小值属性，也没有报警属性。

事件型数据对象

事件型数据对象用来记录和标识某种事件产生或状态改变的时间信息。例如，开关量的状态发生变化，用户有按键动作，有报警信息产生等，都可以看作是一种事件发生。事件发生的信息可以直接从某种类型的外部设备获得，也可以由内部对应的策略构件提供。

事件型数据对象的值是19个字符组成的定长字符串，用来保留当前最近一次事件所产生的时刻：“年，月，日，时，分，秒”。年用四位数字表示，月、日、时、分、秒分别用两位数字表示，之间用逗号分隔。如“1997,02,03,23,45,56”，即表示该事件产生于1997年2月3日23时45分56秒。当相应的事件没有发生

时，该对象的值固定设置为“1970,01,01,08,00,00”。

事件型数据对象没有工程单位和最大最小值属性，没有限值报警，只有状态报警，不同于开关型数据对象，事件型数据对象对应的事件产生一次，其报警也产生一次，且报警的产生和结束是同时完成的。

数据组对象

数据组对象是MCGS引入的一种特殊类型的数据对象，类似于一般编程语言中的数组和结构体，用于把相关的多个数据对象集合在一起，作为一个整体来定义和处理。例如在实际工程中，描述一个锅炉的工作状态有温度、压力、流量、液面高度等多个物理量，为便于处理，定义“锅炉”为一个组对象，用来表示“锅炉”这个实际的物理对象，其内部成员则由上述物理量对应的数据对象组成，这样，在对“锅炉”对象进行处理（如进行组态存盘、曲线显示、报警显示）时，只需指定组对象的名称“锅炉”，就包括了对其所有成员的处理。

组对象只是在组态时对某一类对象的整体表示方法，实际的操作则是针对每一个成员进行的。如在报警显示动画构件中，指定要显示报警的数据对象为组对象“锅炉”，则该构件显示组对象包含的各个数据对象在运行时产生的所有报警信息。

注意：

数据组对象是多个数据对象的集合，应包含两个以上的数据对象，但不能包含其它的数据组对象。一个数据对象可以是多个不同组对象的成员。

把一个对象的类型定义成组对象后，还必须定义组对象所包含的成员及其“存盘属性”。如下图所示，在“组对象属性设置”对话框内，专门有“组对象成员”窗口页，用来定义组对象的成员。图中左边为所有数据对象的列表，右边为组对象成员列表。利用属性页中的“增加”按钮，可以把左边指定的数据对象增加到组对象成员中；“删除”按钮则把右边指定的组对象成员删除。组对象没有工程单位、最大值、最小值属性，组对象本身没有报警属性。

数据对象的属性设置

重点：

数据对象的基本属性、存盘属性和报警属性

数据对象定义之后，应根据实际需要设置数据对象的属性。在组态环境工作台窗口中，选择“实时数据库”标签，从数据对象列表中选中某一数据对象，鼠标单击“对象属性”按钮，或者鼠标双击数据对象，即可弹出如下图所示的“数据对象属性设置”对话框。对话框设有三个窗口页：基本属性、存盘属性和报警属性。

基本属性

数据对象的基本属性中包含数据

对象的名称、单位、初值、取值范围和

类型等基本特征信息。在基本属性设置

页的“对象名称”一栏内输入代表对象

名称的字符串，字符个数不得超过32

个（汉字16个），对象名称的第一个字

符不能为“！”、“$”符号或0~9的数字，

字符串中间不能有空格。用户不指定对

象的名称时，系统缺省定为“DATAX”，

其中X为顺序索引代码（第一个定义的

数据对象为DATA0）。

数据对象的类型必须正确设置。不同类型的数据对象，属性内容不同，按所列栏目设定对象的初始值、最大值、最小值及工程单位等。在内容注释一栏中，输入说明对象情况的注释性文字。

警告：

在MCGS实时数据库中，采用了“使用计数”的机制来描述数据库中的一个数据对象是否被MCGS中的其他部分使用，也就是说该对象是否与其他对象建立了连接关系。采用这种机制可以避免因对象属性的修改而引起已组态完好的其它部分出错。一个数据对象如果已被使用，则不能随意修改对象的名称和类型，此时可以执行“工具”菜单中“数据对象替换”命令，对数据对象进行改名操作，同时把所有的连接部分也一次改正过来，避免出错。执行“工具”菜单中的“检查使用计数”命令，可以查阅对象被使用的情况，或更新使用计数。

存盘属性

MCGS把数据的存盘处理作为数据对象的一个属性，封装在数据对象的内部，由实时数据库根据预先设定的要求，自动完成数据的存盘操作，现场操作人员不

必过问数据如何存盘以及存在什么地方等具体问题。MCGS把数据对象的存盘属性分为三部分：对象值的存盘、存盘时间的设置和报警数值的存盘。

对基本类型（包括数值型、开关型、字符型及事件型）的数据对象，可以设置为按数值的变化量方式存盘，如左图所示。变化量是指对象的当前值与前一次存盘值的差值。当对象值的变化量超过设定值时，实时数据库自动记录下该对象的当前值及其对应的时刻。如果变化量设为0，则表示只要数据对象的值发生了变化就进行存盘操作。对开关型、字符型、事件型数据对象，系统内部自动定义变化量为0。如果选择了“退出时，自动保存数据对象的当前值为初始值”一项，则MCGS运行环境退出时，把数据对象的初始值设为退出时的当前值，以便下次进入运行时，恢复该数据对象退出时的值。

对数据组对象，只能设置为定时方式存盘，如右图所示。实时数据库按设定的时间间隔，定时存储数据组对象的所有成员在同一时刻的值。如果定时间隔设为0秒，则实时数据库不进行自动存盘处理，只能用其它方式处理数据的存盘，例如可以通过MCGS中称为“数据对象操作”的策略构件来控制数据对象值的带有一定条件的存盘，也可以在脚本程序内用系统函数!SaveData来控制数据对象值的存盘。

注意：

基本类型的数据对象既可以按变化量方式存盘，又可以作为组对象的成员定时存盘，它们各自互不相关，在存盘数据库中位于不同的数据表内。

对组对象的存盘，MCGS还增加了加速存盘和自动改变存盘时间间隔的功能，加速存盘一般用于当报警产生时，加快数据记录的频率，以便事后进行分析。改变存盘时间间隔是为了在有限的存盘空间内，尽可能多保留当前最新的存盘数据，而对于过去的历史数据，通过改变存盘数据的时间间隔，减少历史数据的存储量。

在数据对象和数据组对象的存盘属性中，都有“存盘时间设置”一项，选择“永久存储”，则保存系统自运行时开始整个过程中的所有数据，选择后者，则保存从当前开始指定时间长度内的数据。后者较前者相比，减少了历史数据的存储量。

对于数据对象发出的报警信息，实时数据库进行自动存盘处理，但也可以选择不存盘。存盘的报警信息有：产生报警的对象名称、报警产生时间、报警结束时间、报警应答时间、报警类型、报警限值、报警时数据对象的值、用户定义的报警内容注释等。如需要实时打印报警信息，则应选取对应的选项。

报警属性

MCGS把报警处理作为数据对象

的一个属性，封装在数据对象内部，

由实时数据库判断是否有报警产生，

并自动进行各种报警处理。如下图所

示，用户应首先设置“允许进行报警

处理”选项，才能对报警参数进行设

置。

不同类型的数据对象，报警属性

的设置各不相同。数值型数据对象最

多可同时设置六种限值报警；开关型

数据对象只有状态报警，按下的状态

(“开”或“关”)为报警状态，另一种状态即为正常状态，当对象的值变为相应的值(0或1)时，将触发报警；事件型数据对象不用设置报警状态，对应的事件产生一次，就有一次报警，且报警的产生和结束是同时的；字符型数据对象和数据组对象，没有报警属性。

数据对象的属性和方法

在MCGS组态软件系统中，每个数据对象都是由系统的属性和方法构成。使用操作符“.”，可以在脚本程序或使用表达式的地方，调用数据对象相应的属性和方法。例如：Data00.Value可以取得数据对象Data00的当前值；Data00.Min 则可以获得数据对象的最小值。

数据对象属性

数据对象方法

SaveData

保存数据对象。

返回值：浮点型，=0为操作成功，<>0为操作失败。操作失败的原因包括此数据对象没有组态存盘属性。

SaveDataInitValue

保存数据对象的当前值为初始值。

返回值：浮点型，=0为操作成功，<>0为操作失败。SaveDataOnTime（参数1，参数2）

按照指定时间保存数据对象的值。

返回值：浮点型，=0为操作成功，<>0为操作失败。

参数1：整型，使用时间函数转换出的时间量。时间精度到秒。

参数2：整型，指定存盘时间的毫秒数。

AnswerAlm

应答当前报警。

返回值：浮点型，=0为操作成功，<>0为操作失败。

数据对象的作用域

重点：

数据对象的全局性、数据对象的操作方式

数据对象的全局性

实时数据库中定义的数据对象都是全局性的，MCGS各个部分都可以对数据对象进行引用或操作，通过数据对象来交换信息和协调工作。数据对象的各种属性在整个运行过程中都保持有效。

数据对象的操作

MCGS中直接使用数据对象的名称进行操作，在用户应用系统中，需要操作数据对象的有如下几个地方：

●建立设备通道连接。在设备窗口组态配置中，需要建立设备通道与实时

数据库的连接，指明每个设备通道所对应的数据对象，以便通过设备构

件，把采集到的外部设备的数据送入实时数据库。

●建立图形动画连接。在用户窗口创建图形对象并设置动画属性时，需要

将图形对象指定的动画动作与数据对象建立连接，以便能用图形方式可

视化数据。

●参与表达式运算。类似于传统的变量用法，对数据对象赋值，作为表达

式的一部分，参与表达式的数值运算。

●制定运行控制条件。运行策略的“数据对象条件”构件中，指定数据对

象的值和报警限值等属性，作为策略行的条件部分，控制运行流程。

●作为变量编制程序。运行策略的“脚本程序”构件中，把数据对象作为

一个变量使用，由用户编制脚本程序，完成特定操作与处理功能。

MCGS系统函数

重点：

MCGS系统函数的特点，系统函数的分类和功能

在MCGS系统内部定义了一些供用户直接使用的系统函数，直接用于表达式和用户脚本程序中，完成特定的功能。系统函数是以“!”符号开头，以区别于用户自定义的数据对象。关于MCGS提供的系统函数详细说明请参见《MCGS参考手册》，这里对MCGS系统函数的分类和功能作以简单介绍：

●数学函数：完成一些数学运算；

●字符操作函数：完成字符串的处理任务；

●窗口操作函数：完成对窗口的操作，取得窗口状态，获得窗口名，控制

窗口的打开和关闭等；

●设备操作函数：完成对设备状态的查询和对设备进行操作；

●策略操作函数：执行与运行策略相关的功能；

●事件操作函数：获取事件的发生时间和相关说明；

●报警操作函数：完成对报警的应答和对报警数据的操作；

●存盘操作函数：完成对存盘数据的多种处理任务；

●用户权限操作函数：管理系统使用的权限；

●系统操作函数：完成一些高级功能，如执行外部应用程序、给当前激活

的应用程序发送击键消息、控制脚本程序的执行、设定系统时间等等；

●定时操作函数：完成对系统定时器的控制任务；

●ODBC数据库操作函数：完成对ODBC数据库的操作；

●配方操作：完成用户对配方的处理工作；

●时间运算函数：完成系统的时间转换任务。

数据库数据采集标准2020.9.8

数据库录入项目数据采集标准 2020.9.8 为建立标准化的数据库，在进行数据加工前需筛选历史项目。筛选原则为挑选企业典型、具有代表意义的工程进行数据加工，分析。典型工程要具有代表性、普遍性、真实性和完整性。具体筛选标准如下： （一）项目类型 1、房屋建筑项目（住宅、写字楼、酒店、商业、学校、体育馆、图书馆、博物馆、医院、物流仓储等）； 2、市政项目（城镇道路工程、城市桥梁工程、城市给水排水工程、城市管道工程、生活垃圾处理工程）； 3、仿古建筑项目； 4、机场项目； 5、公路项目； 6、水利项目； 7、煤炭项目； 8、电力项目； 9、城市轨道交通项目； 10、标志性构筑物等。 （二）项目规模 1、地产项目规模要求：总建筑面积在50000平米以上，具有完整的项目业态组合；纯别墅类项目总建筑面积应在10000平米以上；仅园林景观工程的项目，造价应在1000万元以上；仅幕墙工程的项目，造价应在500万元以上。 2、市政项目规模要求：项目总造价1500万元以上。 3、仿古建筑工程规模要求：项目总造价3000万元以上。 4、机场项目规模要求：项目总造价1000万元以上。 5、公路项目规模要求：项目总造价5000万元以上或里程在5KM以上新建项目。 6、水利项目规模要求：项目总造价1000万元以上。 7、煤炭项目规模要求：矿建工程总投资在5000万元以上；选煤厂工程总投资在3000万元以上；煤化工项目总投资3000万元以上。

8、电力项目规模要求：项目总投资在2000万元以上。 9、城市轨道交通项目规模要求：项目总投资1亿元以上。 地标性构筑物及服务项目获得省级及以上优秀建筑工程奖的不受上述规模限制。 （三）项目的时效性 数据库录入项目应选择在截止录入时间节点前三年内的已完项目。 （四）项目的资料要求 拟选择录入数据库的项目须具备以下资料： （1）计价源文件。 （2）完整的图纸资料（包含总说明、建筑、结构、电气、给排水、暖通等图纸），图纸资料主要用于复核单项特征，如建筑面积、结构形式、檐口高度、层数、层高、楼层剖面形状、抗震设防烈度等信息。 （3）项目编制报告或审核报告，需有明确的材价取定期和工程概况说明。（4）算量文件，例如广联达GGJ,GCL,GTJ2018等。主要进行深度的指标加工：如柱墙梁板的钢混比，主楼混凝土单方含量、裙楼混凝土单方含量、地下室车库钢筋单方含量，地下室主楼钢筋单方含量等(非必备资料)。 1、项目的计价源文件格式要求： （1）合格的工程项目结构（需按国标标准，具有清晰的单项单位标准层级结构）。 ●项目的单项工程及每个单位工程应单独建立。 ●房屋建筑工程中地下室部分应单独作为一个单项工程，地下室的建筑工程、 装饰工程、强电工程、给排水工程等安装工程均应包含在在地下室单项中。 ●市政工程中的每一个道路工程、桥梁工程、隧道工程、涵洞工程等都应作为 单独的单项工程并有建筑规模，对应的单位工程也应随单项均应划分。 例如房建： 单项工程和单位工程设置标准 房屋建筑工程的地上、地下及总平工程应分别拆分成不同的单项工程。

实时数据库与关系数据库的区别

实时/历史数据库和关系型数据库的区别 一、实时数据库 实时数据库是数据库系统发展的一个分支，它适用于处理不断更新的快速变化的数据及具有时间限制的事务处理。实时数据库技术是实时系统和数据库技术相结合的产物。实时数据库最起初是基于先进控制和优化控制而出现的，对数据的实时性要求比较高，因而实时、高效、稳定是实时数据库最关键的指标。 早期实时数据库的概念即我们所说的内存数据库，其相当于数据中枢的作用，将厂级相互孤立的DCS数据有效整合起来，在厂级应用中某个DCS的数据可为其他DCS的工艺算法提供数据支持，其有效解决了数据孤岛问题，拓展了DCS的功能，因而，实时数据库在先进控制和优化控制中起到了尤为重要的作用。 但早期的内存数据库并不能有效的解决实时数据的细时间粒度压缩存储，工业模型对象数值属性高度分类抽象，大容量数据的高效实时检索及处理等关键问题。而实时数据库在数据通信、数据组织、数据存储、数据检索、数据访问、数据处理、数据展现等方面的专业化及产品化，为构建基于大容量实时历史数据之上的分析应用提供了便捷稳定的数据支撑，使应用系统可以从更高更深层次充分利用宝贵的生产实时历史数据。 目前，实时数据库已广泛应用于电力、石油石化、交通、冶金、军工、环保等行业，是构建工业生产调度监控系统、指挥系统，生产实时历史数据中心的不可缺少的基础软件。 二、关系数据库 关系数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。关系模型是在1970年由IBM首先提出，在之后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为数据库架构的主流模型。简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。关系型数据库有着以下特点： 容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解。 使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便，程序员甚至于数据管理员可以方便地在逻辑层面操作数据库，而完全不必理解其底层实现。 易于维护：丰富的完整性（实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性）大大降低了数据冗余和数据不一致的概率。

分布实时数据库系统中事务处理的研究

收稿日期:2001203205 基金项目:广东省重点攻关资助项目(99B01702G ) 分布实时数据库系统中事务处理的研究 3 钟远明1, 奚建清2 (11菲奈特系统网络公司,广东广州510665;21华南理工大学计算机科学与工程系,广东广州 510641) 摘　要:分布实时数据库系统中,事务的执行受到时间期限的约束。在分析原有理论的基础上,对分布实时数据库系统中的事务处理进行了研究,重点探讨了提交处理和并发控制两方面,并结合乐观法和虚拟锁等技术的思想,提出了几种新的设计构思。 关键词:事务;执行期限;分布;实时;提交处理;并发控制中图法分类号:TP391172;TP39311 文献标识码:A 文章编号:100123695(2002)022******* Study on Transaction Processing in Distributed Real 2time Database System ZH ONG Y uan 2ming 1,XI Jian 2qing 2 (11Fenet Royalstone Lompany Ltd.,Guangzhou Guangdong 510665,China ;21Dept.o f Computer Science &Engineering ,South China University o f Technology ,Guangzhou Guangdong 510641,China ) Abstract :T ransactions need to meet the deadline constraint in Distributed Real 2time Database System.T he paper presents the research in transaction processing in DRT DBS with focus on b oth commit processing and concurrency control.S ome feasible designs and meth ods are als o addressed in this paper based on the idea of Optimistic C ontrol and Virtual Lock scheme etc 1K ey w ords :T ransaction ;Deadline ;Distributed ;Real 2time ;C ommit Processing ;C oncurrency C ontrol 把一组相关的数据分布在计算机网络中,由DDBMS 统一管理的系统,称为分布式数据库系统[1]。随着实时应用的普及,在原有数据库系统的基础上引入了执行期限(Deadline )概念,称为分布实时数据库系统(Distributed Real T ime Database System ,简称DRT 2DBS )。在DRT DBS 中,事务如果在Deadline 前没能完成则被认为是无效的或无意义的,将被立即停止(K illed )和废弃(Discarded )[2]。本文对DRT DBS 中的事务提交处理和事务并发控制进行了研究,提出了一些新的设计构思。 1　传统的分布事务提交协议 对于传统的分布事务模型,定义主事务(M aster )和子 事务(C ohorts )的概念如下: 主事务　事务的主进程,它在事务提交(Subm it )的节点上运行。 子事务　事务的子进程的集合,它在事务要访问的各个分布的节点上运行。 子事务结束任务后,会发送一个W ORK DONE 消息给主事务;当主事务收到所有子事务的W ORK DONE 消息后,开始调用提交处理协议对事务进行提交处理,保证事务的ACID 准则 。经典的分布事务提交协议有二阶段提 交协议(2PC )和三阶段提交协议(3PC )。1.1　二阶段提交协议 二阶段提交协议(2PC )中,主事务和子事务之间有两次消息交互,如图1所示。 图1　二阶段提交协议(2PC ) 基于讨论的问题,这里只考虑分布事务成功的情况。当子事务发出NOT OK 消息给主事务后,子事务可自行回卷;当子事务发出OK 消息后,子事务就进入一个预提交状态(Prepared S tate ),直至收到主事务的C OM MIT 或ABORT 消息,才相应转到提交状态或终止状态。 2PC 由于简单实用,在分布数据库系统中有广泛应用,已成为事实上的工业标准。但在DRT DBS 中却有很大局限性,因为子事务在预提交状态时,它所持有的全部锁和数据资源是不会释放的,其它事务会因此而阻塞,实时性能降低。 下面研究的重点就是对预提交状态的处理进行优化,结合乐观法和Snapshot 机制等的优点,提出扩展的、可行的协议方案。1.2　三阶段提交协议 三阶段提交协议(3PC )是为了解决2PC 中的事务阻塞问题[3,4]。3PC 在一定程度上避免了阻塞,但实现

基于PDA的地下管线数据采集系统

基于PDA的地下管线数据采集系统 1、管线普查现状存在的主要问题 1）目前管线普查所采用的基本流程图（图1） 2）管线普查中目前存在的主要问题 （1）手工纸质记录维护难度大、查找困难： 由于纸质记录的局限性，当数据量增大时，对图纸记录维护和查询将变得越来越来困难，如果作业小组的草图没有及时的建立成内业数据库，则重号、错连、漏入等人为出错几率会直线增加。 （2）由外业管线探测到内业建立数据库，中间环节多，出错几率大：现有的管线普查流程可以看出，由外业管线探测到内业建立数据库，白天外业采集作业，晚上内业加班录入数据，现在还有的做法是同一管线属性（如埋深、管径数值型属性）事先记录在草图上，再由草图抄写管线探测手簿，然后根据管线探测手簿由内业人员建立成管线数据库，管线属性和连接关系至少经过两到三道工序才能建立到数据库中，在不同人员，不同工序的影响下，加大了的数据出错的几率。 （3）填写管线探测手簿与内业建库加大了内业处理工作量： 由于管线外业探测的不确定性，同一管线属性可能会多次进行修改，此过程在整个管线普查的过程持续存在。因此对每一项管线属性的修改必须同时修改草图、数据库、管线探测手簿，特别是对管线探测手簿的填写，平均必须抄写两遍以上或更多，加大了内业处理工作量。 （4）项目部无法对作业进度和各物探小组的作业情况进行全面跟踪掌握：对于纸质记录的外业管线探测手簿，如果没有及时进行整理或内业没有及时录入到数据库中，则项目部无法对实际已经完成的物探外业工作量进行情细的统计与查询，也无法对各物探小组每天的工作情况进行细致全面的进行跟踪了解。 2、系统总体介绍 1）为什么要采用PDA方式进行数据采集

工业实时数据库功能及案例介绍

工业实时数据库KingHistorian功能及案例 北京亚控科技发展有限公司

目录 一．工业库KingHistorian主要特性 (3) 1. 性能参数及对比 (3) 2. 变量数值与时间戳的高分辨率 (4) 3. 更加丰富的数据类型 (4) 4. 高效的数据压缩算法 (4) 5. 强大的计算引擎 (4) 6. 事务、复制、DML命令和版本跟踪 (4) 7. 功能强大可视化的管理和数据分析工具 (5) 8. 支持多个节点同时运行各种接口类型的数据源 (5) 9. 开放的数据访问接口 (5) 10. 开放的变成借口和开发工具包 (6) 11. 全面的本地化（国际化）语言支持和时区 (6) 12. 良好的安全性，提供严格的用户认证、权限管理和审计手段 (6) 13. 高可用性、高容错性（健壮性）和高可靠性，支持双机冗余配置 (6) 14. 良好的集成能力、伸缩性和可扩展性 (6) 15. 分布式客户机/服务器体系结构，跨越所有支持TCP/IP的网络 (6) 二．案例介绍 (6) 1. 煤矿企业综合自动化系统 (7) 2. 台湾中港泵站监控系统 (10) 3. 上海白龙港污水处理长污水处理系统 (14) 4. 奉贤排水运营中心远程监控系统 (15) 5. 三一重工实时数据库项目 (18) 6. 浙江盾安人工环境客户服务系统 (20) 7. 上海青草沙水原地工程5号沟部分 (23)

工业库KingHistorian主要特性 1)性能参数及对比?： 存储速度：每秒可存储（插入）超过300,000个输入值； 检索速度：单点检索每秒查询多达100,000条记录；并发检索每秒查询多达20,000条记录； 数据点数：单台服务器可最多存储1，000,000个数据点的历史数据； 数据容量：可以保存长达数月甚至数年的历史数据保存和归档，最长保存10年历史数据，数据文件占有的磁盘空间可高达几十TB； 并发客户：支持最多256个并发客户同时存储和检索实时及历史数据； 三一集团测试项目：测试数据60万点，数据量240亿条记录（客户半年的真实数据3万多点，207万条关系记录进行数据迁移，复制20份）。 ?数据迁移过程迅速、稳定，迁移数据完全正确，单采集器平均插入速度为158,736条/s，，工业 库平均插入速度为3,046,220条/s。 ?测试数据查询5万条记录，2秒以内完成；30万条记录，5秒以内完成；200万条记录，14秒 完成，1900万条记录，240秒完成。 ?并发测试300-500客户端，测试插入、查询，性能稳定。 与PI性能的对比： 2)变量数值与时间戳的高分辨率?： 时间戳分辨率：毫秒 整型变量：64位 模拟变量：双精度（64位） 3)更加丰富的数据类型?：

数据采集系统

湖南工业大学科技学院 毕业设计（论文）开题报告 （2012届） 教学部：机电信息工程教学部 专业：电子信息工程 学生姓名：肖红杰 班级： 0801 学号 0812140106 指导教师姓名：杨韬仪职称讲师 2011年12 月10 日

题目：基于单片机的数据采集系统的控制器设计 1.结合课题任务情况，查阅文献资料，撰写1500～2000字左右的文献综述。 近年来，数据采集及其应用技术受到人们越来越广泛的关注，数据采集系统在各行各业也迅速的得到应用。如在冶金、化工、医学、和电器性能测试等许多场合需要同时对多通道的模拟信号进行采集、预处理、暂存和向上位机传送、再由上位机进行数据分析和处理，信号波形显示、自动报表生成等处理，这些都需要数据采集系统来完成。但很多数据采集系统存在功能单一、采集通道少、采集速率低、操作复杂、并且对操作环境要求高等问题。人们需要一种应用范围广、性价比高的数据采集系统，基于单片机的数据采集系统具有实现处理功能强大、处理速度快、显示直观，性价比高、应用广泛等特点，可广泛应用于工业控制、仪器、仪表、机电一体化，智能家居等诸多领域。总之，无论在那个应用领域中，数据采集与处理越及时，工作效率就超高，取得的经济效益就越大。 数据采集系统的任务，就是采集传感器输出的模拟信号转换成计算机能识别的信号，并送入计算机，然后将计算得到的数据进行显示或打印，以便实现对某些物理量的监测，其中一些数据还将被生产过程中的计算机控制系统用来控制某些物理量。 数据采集系统的市场需求量大，特别是随着技术的发展，可用数据器为核心构成一个小系统,而目前国内生产的主要是数据采集卡，存在无显示功能、无记忆存储功能等问题，其应用有很大的局限性，所以开发高性能的，具有存储功能的数据采集产品具有很大的市场前景。 随着电子技术的迅速发展，，一些高性能的电子芯片不断推出，为我们进行电子系统设计提供的更多的选择和更多的方便，单片机具有体积小、低功耗、使用方便、处理精度高、性价比高等优点，这些都使得越来越广泛的选用单片机作为数据采集系统的核心处理器。一些高性能的A/D转换芯片的出现也为数据采集系统的设计提供了更多的方便，无论是采集精度还是采样速度都比以前有了较大的提高。其中一些知名的大公司如MAXIM公司、TI公司、ADI公司都有推出性能比效突出的 A/D转换芯片，这些芯片普通具有低功耗、小尺寸的特点，有些芯片还具有多通道的同步转换功能。这些芯片的出现，不仅因为芯片价格便宜，能够降低系统设计的成本，而且可以取代以前繁琐的设计方法，提高系统的集成度。 数据采集器是目前工业控制中应用较多的一类产品，数据采集器的研制已经相当成熟，而且数据采集器的各类不断增多，性能越来越好，功能也越来越强大。 在国外，数据采集器已发展的相当成熟，无论是在工业领域，还是在生活中的应用，比如美国FLUKE公司的262XA系列数据采集器是一种小型、便携、操作简单、使用灵活的数据采集器，它既可单独使用又可和计算机连接使用，它具有多种测量

实时数据库的事务调度策略分析

实时数据库的事务调度策略分析3 蔡　振1)　蔡世洪2)　申志强3) (重庆邮电大学1)　重庆　400065)(重庆重钢三峰软件有限公司2)　重庆　400039)(重庆大学3)　重庆　400030) 摘　要　实时数据库系统的事务调度策略是系统用来处理实时事务的调度方法。基于调度事务的不同类别产生各异的策略,分析目前各类事务调度策略的优缺点及适应类型,提出新的定时调度和传统的优先级调度相结合的想法。 关键词　事务　策略　优先级调度　定时调度 中图分类号　TP311.138 1　引言 实时数据库系统(RT DBS)是数据库和实时系统相结合的一种新型数据库,是数据和事务都可以有定时特性或显式的定时限制的数据库系统。系统的正确性不仅依赖于事务的逻辑结果,而且依赖于该逻辑结果所产生的时间。所以,实时系统与非实时系统在设计上的一个重要区别在于实时系统将时间看成系统中的一个主要资源。系统中的实时任务都具有多个时间特征,例如,我们所说的时间戳,包括起始时间、运行时间、截止时间等。 由于实时系统的时间特征,使RT DBS设计比较复杂,需要对很多问题进行研究与决策:数据和数据库的结构与组织;事务时限的软硬性;事务模型及其结构特征;事务的调度策略(优先级分派、并发控制的协议与算法);I/O调度、恢复、通信的协议与算法;查询处理算法等,其中事务的调度策略也是近年来国内外学者研究比较多的一个方向。本文探讨和分析实时事务的调度策略。 2　实时数据库的事务调度问题 实时数据库系统是一个用来处理具有定时限制的工作负载的事务处理系统,主要目标是满足事务的截止时间,包括事务对各种资源的调度,即对多个事务占用CP U的调度,多个并发运行事务之间的数据、I/O和内存等资源的调度。 在实时数据库系统的研究中,事务处理(Transacti on Pr ocessing)一直是研究的重点和难点,受到普遍重视。在事务处理中,事务调度策略是最为重要的,其中常用的调度方法是分派事务优先级。这样调度方法的指导思想是通过一定的优先级分派策略使实时事务在事务调度队列中排队来等待调度。 优先级的分派策略都有其适应的特点,采用一种固定优先级分派策略进行调度并不能为实时事务的截至期提供可靠保证,而且采用优先级的调度方法不能准确地指定事务的执行时机[1]。很多优先级分配策略各有其优点和缺陷,所以,在选用优先级分派策略时,还要因地制宜。在进行事务调度时,还要考虑事务的一些要求和特点,其中比较重要的,如执行事务具有的时间约束和依赖性、紧迫程度不同的事务处理要求的异样性等。 3　优先级分配策略及其优缺点 目前普遍研究的调度方法是优先级调度策略,其思想是将待调度的事务在调度队列中采用排队的方式进行排队,然后调度时由调度程序装载队列首的事务进行运行。优先级事务调度策略的亮点就在于组织事务的调度队列,使队列结构和有效元素按优先级有序排列。文献[2]指出在通常的实时系统中使用的优先级指派策略。 3.1　最早放行最优先 该策略以释放时间(release ti m e)为标准安排事务的优先级,所谓释放时间是指事务真正开始运行的时间。该策略类似于“先来先服务”,使“可以开始执行时间”最早的事务具有最高的优先级,做法简单易行。对于实时数据库来说,其缺点是显而易见的,由于没有考虑事务的截止时间,可能会使 56 第35卷(2007)第12期 计算机与数字工程 3收到本文时间:2007年3月27日 作者简介:蔡　振,男,硕士研究生,研究方向:实时数据库系统的理论与应用。蔡世洪,男 ,高级工程师,研究方向: 计算机控制。申志强,男,博士研究生,研究方向:控制理论。

数据采集系统数据库.

create table treaty_table ( TID INT identity(1,1, Tname varchar(20, F-route varchar(50, period int, filename varchar(50, Type_ID INT, constraint PK_TREATY_TABLE primary key (TID create table type_table ( Type_ID INT identity(1,1, typename varchar(20, bourse varchar(40, constraint PK_TYPE_TABLE primary key (Type_ID ; create table CY_table ( CY_ID INT identity(1,1, MF varchar(20, pt datetime, Type_ID INT, constraint PK_CY_TABLE primary key (CY_ID ; create table Time_table ( Time_ID INT identity(1,1, DATE DATETIME, constraint PK_TIME_TABLE primary key (Time_ID ; create table K_table ( Root_ID INT identity(1,1, Type_ID INT, period INT, date datetime, rootnum INT, constraint PK_K_TABLE primary key (Root_ID ; create table Min1_table ( Min1_ID INT identity(1,1, treaty_name varchar(20, date datetime, open money, Close money, Heigh money, low money, Vol money, OPI money, S money, constraint PK_MIN1_TABLE primary key (Min1_ID ; create table Min5_table ( Min5_ID INT identity(1,1, treaty_name varchar(20, date datetime, open money, Close money, Heigh money, low money, Vol money, OPI money, S money, constraint PK_MIN1_TABLE primary key (Min5_ID ; create table Min15_table ( Min15_ID INT identity(1,1, treaty_name varchar(20, date datetime, open money, Close money, Heigh money, low money, Vol money, OPI money, S money, constraint PK_MIN1_TABLE primary key (Min15_ID ; create table Min30_table ( Min30_ID INT identity(1,1, treaty_name varchar(20, date datetime, open money, Close money, Heigh money, low money, Vol money, OPI money, S money, constraint PK_MIN1_TABLE primary key (Min30_ID ; create table Hour1_table ( H our1_ID INT identity(1,1, treaty_name varchar(20, date datetime, open money, Close money, Heigh money, low money, Vol money, OPI money, S money, constraint PK_MIN1_TABLE primary key (Hour1_ID ; create table Hour4_table ( Hour4_ID INT identity(1,1, treaty_name varchar(20, date datetime, open money, Close money, Heigh money, low money, Vol money, OPI money, S money, constraint PK_MIN1_TABLE primary key (Hour4_ID ; create table Day_table ( Day_ID INT identity(1,1, treaty_name

组态王通过数据库实现数据的采集与输出

组态王通过数据库实现数据的采集与输出 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020

组态王通过数据库实现数据的采集与输出 作者：蒋妤媜 版本：.1 前提： ?数据库用Microsoft Office Access 2003，数据库路径为D:\历史记录.mdb ?组态王版本为 ?PC机系统为XP 一、创建数据库表 1. 新建名为“历史记录”的数据库，新建完成后，打开数据库 2. 创建表，点击使用设计器创建表，进入设计视图对话框，输入字段名 日期时间、毫秒、污泥浓度、溶氧仪、进水COD、电磁流量计、超声波流量计、二在线COD，其中字段名日期时间的数据类型为日期/时间、毫秒的数据类型为数字长整型、其他字段名数据类型为数字单精度型。 3. 保存名为：10分钟记录 二、创建ODBC

打开控制面板→管理工具→数据源（ODBC），弹出“ODBC数据管理器”，在用户DSN标签下，点击添加 弹出“创建数据库源” 选择此创建数据库源完成后弹出“ODBC Access 安装”

输入数 选择之前 确定完成。 三、组态王内部设置 1. 新建变量 在数据词典中创建本地变量，，变量名称分别为日期时间、DeviceID、nReturnValue。

2. 打开到组态王工程浏览器，新建记录体 创建名为“历史记录”的记录体 3. 创建事件命令语言 点击创建，弹出事件命令语言对话框 事件描述为：(((\\本站点\$分)%10==0)&&((\\本站点\$秒-1)%60==0))==1 输入记 字段名称要与数据库中 添加数据词典 显示已增

实时数据库之数据采集及全球DCS索引

实时数据库之数据采集及全球DCS索引 实时数据库（RTDB－Real Time DataBase）是数据库系统发展的一个分支，是数据库技术结合实时处理技术产生的。实时数据库系统是开发实时控制系统、数据采集系统、CIMS 系统等的支撑软件。在流程行业中，大量使用实时数据库系统进行控制系统监控，系统先进控制和优化控制，并为企业的生产管理和调度、数据分析、决策支持及远程在线浏览提供实时数据服务和多种数据管理功能。实时数据库已经成为企业信息化的基础数据平台。 实时数据库的一个重要特性就是实时性，包括数据实时性和事务实时性。数据实时性是现场IO数据的更新周期，作为实时数据库，不能不考虑数据实时性。一般数据的实时性主要受现场设备的制约，特别是对于一些比较老的系统而言，情况更是这样。事务实时性是指数据库对其事务处理的速度。它可以是事件触发方式或定时触发方式。事件触发是该事件一旦发生可以立刻获得调度，这类事件可以得到立即处理，但是比较消耗系统资源；而定时触发是在一定时间范围内获得调度权。作为一个完整的实时数据库，从系统的稳定性和实时性而言，必须同时提供两种调度方式。 针对不同行业不同类型的企业，实时数据库的数据来源方式也各不相同。总的来说数据的主要来源有DCS控制系统、由组态软件＋PLC建立的控制系统、数据采集系统（SCADA）、关系数据库系统、直接连接硬件设备和通过人机界面人工录入的数据。根据采集的方式方法可以分为：支持OPC协议的标准OPC方式、支持DDE协议的标准DDE通讯方式、支持MODBUS 协议的标准MODBUS通信方式、通过ODBC协议的ODBC通信方式、通过API编写的专有通信方式、通过编写设备的专有协议驱动方式等等。 由于实时数据库主要是为大型企业服务的，大部分情况是采集DCS系统的数据，到目前为止全球主要的DCS系统列表如下： 序号 DCS类型生产厂家 1 S9000 HONEYWELL 2 TDC3000 - CM50 HONEYWELL US HONEYWELL 3 TDC3000 – 4 TDC3000X - UxS HONEYWELL 5 TDC3000X - AxM HONEYWELL 6 TDC2000 HONEYWELL 7 R150 HONEYWELL 8 PlantScape HONEYWELL 9 TPS - GUS HONEYWELL APP HONEYWELL - 10 TPS 11 UMC800 HONEYWELL Hc900 HONEYWELL 12 Plant Vista 13 PKS HONEYWELL 14 STARDOM横河（YOKOGAWA） 15 CENTUM B 横河（YOKOGAWA） V 横河（YOKOGAWA） 16 CENTUM 17 CENTUM uXL 横河（YOKOGAWA） XL 横河（YOKOGAWA） 18 CENTUM

基于PDA的数据采集系统方案

基于PDA的地下管线数据采集系统流程图

1.1概述 在地下管线的生成过程中,取全,取准野外各项原始管线资料信息,是地下管线野外数据采集的主要要求之一,其数据采集的容包括空间定位信息,大量文字描述信息,所涉及的信息种类多,容复杂,信息量大,受人为因素的影响大.目前野外管线数据采集基本维持着野外记录本手写记录的工作方式,这种传统的方法越来越不适应当今信息时代的要求.嵌入式GIS应用于野外数据采集具有无可比拟的优势.基于嵌入式GIS的地下管线野外数据采集系统,是集PDA和嵌入式GIS技术于一身的新型系统,具有便于携带,易于掌握的特点,可改变传统的野外数据采集的工作方式.提高地下管线管理的质量和效率 在Windows Mobile 5.0为系统平台上开发而成。系统在总结现有地下管线普查作业方法的基础上，以提高作业效率、保证数据成果质量为目标，实现数据采集跟踪与外业紧密衔接，优化和改善了传统作业流程，为推进和提升地下管线普查外业一体化流程奠定了基础。 1、管线普查现状存在的主要问题 1）目前管线普查所采用的基本流程图（图1） 2）管线普查中目前存在的主要问题 （1）手工纸质记录维护难度大、查找困难： 由于纸质记录的局限性，当数据量增大时，对图纸记录维护和查询将变得越来越来困难，如果作业小组的草图没有及时的建立成业数据库，则重号、错连、漏入等人为出错几率会直线增加。 （2）由外业管线探测到业建立数据库，中间环节多，出错几率大： 现有的管线普查流程可以看出，由外业管线探测到业建立数据库，白天外业采集作业，晚上业加班录入数据，现在还有的做法是同一管线属性（如埋深、管径数值型属性）事先记录在草图上，再由草图抄写管线探测手簿，然后根据管线探测手簿由业人员建立成管线数据库，管线属性和连接关系至少经过两到三道工序才能建立到数据库中，在不同人员，不同工序的影响下，加大了的数据出错的几率。（3）填写管线探测手簿与业建库加大了业处理工作量：

实时数据库和关系型数据库的区别

实时/历史数据库和关系型数据库的区别 实时数据库 实时数据库是数据库系统发展的一个分支,它适用于处理不断更新的快速变化的数据及具有时间限制的事务处理。实时数据库技术是实时系统和数据库技术相结合的产物。实时数据库最起初是基于先进控制和优化控制而出现的,对数据的实时性要求比较高,因而实时、高效、稳定是实时数据库最关键的指标。 早期实时数据库的概念即我们所说的内存数据库,其相当于数据中枢的作用,将厂级相互孤立的DCS数据有效整合起来,在厂级应用中某个DCS的数据可为其他DCS的工艺算法提供数据支持,其有效解决了数据孤岛问题,拓展了DCS的功能,因而,实时数据库在先进控制和优化控制中起到了尤为重要的作用。 但早期的内存数据库并不能有效的解决实时数据的细时间粒度压缩存储,工业模型对象数值属性高度分类抽象,大容量数据的高效实时检索及处理等关键问题。而实时数据库在数据通信、数据组织、数据存储、数据检索、数据访问、数据处理、数据展现等方面的专业化及产品化,为构建基于大容量实时历史数据之上的分析应用提供了便捷稳定的数据支撑,使应用系统可以从更高更深层次充分利用宝贵的生产实时历史数据。 目前,实时数据库已广泛应用于电力、石油石化、交通、冶金、军工、环保等行业,是构建工业生产调度监控系统、指挥系统,生产实时历史数据中心的不可缺少的基础软件。 关系数据库 关系数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库。关系模型是在1970年由IBM首先提出,在之后的几十年中,关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为数据库架构的主流模型。简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系

型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。关系型数据库有着以下特点: 容易理解:二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念,关系模型相对网状、 层次等其他模型来说更容易理解。 使用方便:通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便,程序员甚至于数 据管理员可以方便地在逻辑层面操作数据库,而完全不必理解其底层实现。 易于维护:丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大降低了数据冗余和数据不一致的概率。 目前,关系数据库广泛应用于各个行业,用于构筑管理信息系统,如ERP, MIS,EAM等重要系统,是构建管理信息系统,存储及处理关系数据的不可缺少基础软件。 两种数据库之间的一些差别 数据的组织方式 实时数据库可以简单地理解为它是这样的数据库:由测点信息表、实时数据表、历史数据表三个数据库组成。 测点信息含有一个测点基本信息字段的一张表,这个表以测点标签作为关键字,对应一条测点基本信息的记录包含一条测点的基本配置信息,如压缩偏差,例外偏差,测点描述等。用户可从此数据库中查询测点的基本信息。 实时表是内存快照,反映了生产实时数据的时间戳、数值、质量等秒级变化。 用户可从此数据库中查询生产实时数据的实时数据值(值,时间戳,质量)。

基于Web 的远程监控与数据采集系统

第32卷第4期电子科技大学学报V ol.32 No.4 2003年8月 Journal of UEST of China Aug. 2003 基于Web的远程监控与数据采集系统 陈 新* (郑州轻工业学院信息与控制工程系郑州 450002) 【摘要】分析了监控系统的发展趋势，提出了一种基于Web技术的远程监控与数据采集系统的设计方案。Web 数据库采用ASP技术实现，远程智能终端采用单片机系统实现，用户可以通过浏览器实现对现场设备状态的监控。 该设计方案在实现铁路供水监控系统中取得了成功，通过控制网和Internet的结合，实现了集控制、管理、信息、 网络于一体的企业综合自动化。 关键词监控系统; Web数据库; 服务器; ASP技术 中图分类号TP277 文献标识码 A Application of Long Distance Supervisory Control and Data Acquisition System Based on Web Chen Xin (Dept. of Information and Controlling Eng., Zhengzhou Inst. of Light Ind., Zhengzhou 450002) Abstract In this paper, the development trend and the general significance of the supervisory control system is analyzed, and also a design project of water supply’s supervisory control and data acquisition system based on Web is introduced. The Web database adopts ASP technology to realize, and the long distance intelligent terminal uses MCU system. The user can supervise and control the water supply’s equipments though the browser. The design has met with success in the system of railway water supply’s supervisory control. Though the combination between control network and Internet, the corporation can achieve its automation with control, management, information and network together. Key words supervisory control system; Web database; service; ASP technology 监控系统是集计算机技术、控制技术、网络技术为一体的高新技术产品，具有控制功能强、操作简便和可靠性高等特点，可以方便地用于工业装置的生产控制和经营管理。监控技术经过了单机监控系统、集中式监控系统和网络范围内的远程监控三个发展阶段。远程监控是指本地计算机通过网络系统对远端的控制系统进行监测和控制[1]，其中基于Web的远程监控与数据采集(Supervisory Control and Data Acquisition, SCADA)模式成为当前监控系统的发展趋势[2]。同时，随着社会的发展，人们对水利供应、电力供应、环境监测、城市燃气供应、集中供热以及银行防盗等系统的正常运行提出了更高的要求。以上系统的特点是站点分布较为分散，而站点的正常运行又极为重要。以铁路沿线供水为例，其供水站点的分布很广，传统的人工现场监控浪费人力物力，效率低下，所以研制开发低成本、高可靠性、配置灵活，适用范围广的远程监控系统具有普遍的意义和实用价值。本文结合某铁路局沿线供水监控项目，开发了基于Web的远程监控与数据采集的系统方案。 1 系统整体说明 基于Web的远程监控系统可分为现场监控(智能终端)、监控中心(包括通信模块、数据库服务器、Web服 2002年11月12日收稿 * 男 43岁硕士副教授主要从事过程控制方面的研究

实时数据库系统之实时事务调度算法

实时数据库系统之实时事务调度算法 实时数据库技术是实时系统和数据库技术相结合的产物，研究人员希望利用数据库技术来解决实时系统中的数据管理问题，同时利用实时技术为实时数据库提供时间驱动调度和资源分配算法。然而，实时数据库并非是两者在概念、结构和方法上的简单集成。需要针对不同的应用需求和应用特点，对实时数据模型、实时事务调度与资源分配策略、实时数据查询语言、实时数据通信等大量问题作深入的理论研究。 实时事务调度策略定义如何为事务分配优先级，而调度的最重要目标是保证尽可能多的事务能够满足截止期。大部分实时任务调度算法并不能直接用于调度实时事务，原因在于：这些算法通常要求任务到达时间、截止期与最坏情况执行时间与关键性等参数是已知的。而实时事务调度中广泛存在的不可预测因素，主要包括数据存取的动态性、磁盘I/O、事务夭折与回滚等，导致事务的最坏情况执行时间很难估计。因此，很多实时数据库采用主内存数据库模型，以消除I/O操作所带来的影响。另一方面，实时数据库通常应用于开放环境，系统的负载变化是不可预知的且可能在较大范围内变化，给实时事务调度带来更多的困难。 Abbott等[ABB88]最先基于一个内存驻留的实时数据库模型，综合研究了FCFS（First Come First Serve）、EDF（Earliest Deadline First）与LSF（Least Slack First）三种优先级分配方法以及串行执行（Serial Execution）、2PL-HP（2PL-High Priority）与2PL-CR（2PL-Conditional Restart）三种并发控制协议，仿真实验结果表明：就调度算法而言，EDF算法表现出最好的性能；并发控制中2PL-CR表现出最好的性能，但是其性能很大程度地受到事务估计执行时间精度的影响。进一步地，Abbott等[ABB92]也在磁盘驻留的实时数据库模型之上对上面的算法与协议进行了测试，结果表明LSF优先级分配算法表现出最好的性能，而2PL-WP协议与LSF或者EDF配合使用都优于2PL-HP协议，并且采用优先级驱动的I/O调度相对于FIFO 方式具有很大的性能改进。无论如何，当系统负载采用步进方式递增时，EDF算法是性能最好的调度算法，而2PL-HP协议表现最佳。最后，Abbott等指出CPU调度算法是实时事务调度处理中最重要的策略，而在并发控制中使用优先级信息解决数据冲突有利于改进系统的性能。 Huang等[HUA89]基于一个实时数据库测试床RT-CARAT，针对实时事务调度算法与冲突解决策略进行了实验研究，结果表明：实时事务调度算法必须综合考虑事务的截止期与关键性（或者价值），并且在冲突解决策略中考虑这些信息能够改进系统性能；事务截止期与关键性的分布情况也在很大程度上影响系统的性能。因此，在随后的研究中，许多算法都把事务的关键性或者重要性看作调度算法中必须考虑的重要因素。 上个世纪九十年代，实时事务调度的研究基本上是从基于价值的事务调度、基于准入控制的事务调度、满足时态一致性的事务调度等几个方面发展，并且进一步地在调度中考虑不同的事务模型以及过载消解方法。最近几年，反馈控制方法也被应用到实时事务的调度中，