基于工业实时数据库的应用设计及数据处理研究
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摘 要：在工业的发展生产过程当中，实时数据库在生产监控已经得到了非常广泛的应用。并且已经日益的发展成为了较为先进的工业过程控制以及监测的非常重要的数据平台。工业实时数据库不仅具有其自身独特的结构体系，而且还拥有非常强大的数据采集以及数据保存的功能，多样的数据管理和应用程序模块。因此，对工业实时数据库的应用设计及数据处理研究进行研究，不仅有利于对工业生产进行有效的管理，而且还可以带来显著的社会效益和经济效益。
关键词：工业实时数据库；应用设计；数据处理
二十一世纪以来，随着工业发展的不断深入，其生产过程以及生产的系统也开始变得日益庞大和复杂起来。为了能够保证整个工业系统的安全运行，对于工业实时数据库的开发也变得越发的重要起来。工业实时数据库在将数据库及数据处理技术相结合的基础上，不仅可以承担起数据收集、存储以及管理的任务，而且还能够对自身接收的数据进行分析、决策支持等处理。无疑，随着工业实时数据库的不断发展完善，它已经成为了面向工业过程的最为基础的数据平台。
一、基于工业实时数据库的应用设计研究
由于实时数据库的种类相对较多，所以在进行工业实时数据库应用设计的过程当中，首先要一整套适合现实的工业过程的实时数据库系统，之后还需要对其需求以及点的设计、组态界面、数据库的备份等方面进行设计和研究。
1、工业实时数据库系统的选择。
在进行实时数据库的选择时，首先要考虑到的便是系统的可靠性，它不仅关系到了应用系统能否可靠的运行，而且对整个工业过程的控制也有十分重要的影响。其次，需要考虑的便是系统的数据备份以及相关的安全机制。工业实时数据库中不仅要求拥有非常完整的数据备份以及查询功能，而且还要有比较完备的安全机制。最后，从整个数据库的完整性而言，实时数据库还应该包括系统访问、开放性与接口以及数据容错和缓冲的功能。
2、工业实时数据库的需求分析。
工业实时数据库在具体的应用中，主要侧重于对系统的数据种类。规模以及存取速度方面的要求。所以实时数据库的需求分析一定要就整个数据的分类以及相关的选择进行设计和规划。
3、工业实时数据库点的建立。
因为在实时数据库当中包括了其点的导入以及导出。因此在点的建立的过程中，一定要根据实际的需要来选择不同的建点工具。目前来讲，主要的建点工具有PlPointBullder（PI实时数据库系统点的建立）和PI一SMT（PI实时数据库系统列表）两种。其中PlPointBullder的建点工具主要可以用来进行系统的逐个建点。而PI一SMT则主要借助于Excel加载宏来实现点的建立。值得注意的是，在利用PI一SMT进行检点时，需要在Excel工具帮助的基础上，依次经过模拟量、开关量、计算量导入数据库，在此基础上才点的建立才算基本完成。
4、组态界面的建立
在工业实时数据库中，需要有相对较为完善的客户端的应用，而具现化的组态界面，无疑是最为重要的客户端。而在组态界面的建立过程中，Pl一ProcessBooK软件（PI实时数据库系统组态界面编辑软件）的应用，可以说是非常关键的部分。通过该软件，可以进行各种工艺流程的安装和信息的界面显示。此外，在组态界面上还需要显示两个方面的内容，一是对整个工业流程监控变量的显示；二是对关键过程重点监控的显示。
5、工业实时数据库的数据备份以及恢复的建立
在完成以上的四个步骤之后，接下便应该对工业实时数据库的数据备份及其恢复进行设计和建立了。
（1）数据库的数据备份。它主要有两个方面的内容，一是进行所有历史数据的备份，一是是数据库结构的备份。其中，就历史数据而言，它不仅是工业过程中非常重要的历史资源，而且还可以有效的对整个监测的变化进行反应。在进行历史数据备份是，一般情况下每个文档的大小都为500M，当然，也可以自己根据现实的情况来对历史数据进行大小制定。其次，数据库结构可以说是整个数据最为基础的部分，如果不进行及时的备份，一旦数据库的结构系统遭到破坏，在对其进行恢复无疑会耗费大量的人力和物力。目前来看，关于数据库的备份主要可以保存在当前的SnaPshot（快照技术）。因为在SnaPshot中囊括了几乎所有的点的属性，所以当点的属性遭到损害是，数据库结构便会自动在SnaPshot中进行备份。
（2）数据库的恢复。在工业实时数据库遭到破坏时，便需要将之前的备份进行恢复和还原。其中需要立即进行恢复和还原的主要有三种：日志、数据以及历史数据文件。其具体的步骤主要体现在，将之前的备份，如dat、arc等文件分别以拷贝的方式还原到破坏之前的dat、arc文件夹中。
二、工业实时数据库的数据处理研究
1、数据处理系统的软件结构
工业实时数据库的数据处理是主要作用于在工业具体生产过程中发生的事件并作出的反映。其主要包括实时数据接口、压缩、缓冲以及查询四个模块。其工作的具体步骤是首先通过数据接口来获取生产过程的数据，压缩模块对数据进行有效的压缩，之后数据缓冲模块则负责管理压缩之后的数据。最后，数据的查询模块负责用户对数据查询的请求等。
2、实时数据库数据处理的主要技术
（1）缓冲区的管理。为了增强数据处理的效率，系统应当提供一个主要的数据缓冲区与一个次要的数据缓冲区。其中主要的数据缓冲区负责对当前的数据进行收集，而当主要缓冲区数据装满之后，便需要次要的或是备用的缓冲区进行工作了。等到数据处理完成之后，两个缓冲区还可再次进行彼此的切换。
（2）多线程数据处理技术。多线程数据处理技术主要包括，对生成过程中事务、写时态数据线程、写日志文件以及系统监控线程的处理。其中对事务的处理主要包括用户层以及感知层事务两部分。一般情况下，用户层的事务管理只要指对时态数据对象的处理。写时态数据线程主要指的是将采集到的实时数据写入RTDB的过程。写日志文件线程的主要作用是把在整个系统运行过程中出现的预警信息以及出错的日志都自动的写入日志文档中并进行存储的过程。系统监控线程顾名思义就是指对系统运行开始到运行结束进行全程的监控的过程。
结语
随着工业过程的不断发展，工业实时数据库的应用设计及数据处理已经在整个工业的发展过程中得到了非常广泛的使用。但是在工业实时数据库在实际运行的过程中还存在着许多的问题，比如其对数据的预处理能力较弱，系统的备份和还原存在缺陷等等。因此，在今后的工作中，还需要对这些问题进行进一步的研究。
参考文献：
[1] 钱笑宇，张彦武.工业实时数据库的研究和设计[J].计算机工程， 2005， 31.
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