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    E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)基站的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與査詢(xún)

    2016-11-21  閱讀(666)

    E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)基站的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與査詢(xún)
    在E+E傳感器應(yīng)用越來(lái)越普及的今天,將各個(gè)E+E傳感器聯(lián)網(wǎng)組建成E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。由于E+E傳感器類(lèi)型不同,E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)的類(lèi)型也不同,應(yīng)用也不同。但無(wú)論什么樣的E+E傳感器網(wǎng)絡(luò),數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)都是很重要的方面。數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)分為本地存儲(chǔ)和中心型存儲(chǔ),但zui終都將集中到匯集點(diǎn),即基站。E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)中對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)是一個(gè)很重要的方面,然而E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)量十分大,因此對(duì)數(shù)據(jù)能夠快速查詢(xún)也是E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)中的基本要求。

    E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)基站的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與査詢(xún)           當(dāng)前在各類(lèi)系統(tǒng)中,存儲(chǔ)數(shù)據(jù)都使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)作為存儲(chǔ)倉(cāng)庫(kù)。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是建立在關(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)?,F(xiàn)實(shí)世界中的各種實(shí)體以及實(shí)體之間的各種均用關(guān)系模型來(lái)表示。在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中,數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)將生成一定的索引,使得查詢(xún)這些數(shù)據(jù)更加快速。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的索引分為兩種:一種是聚集索引,另一種是非聚集索引。金屬光子結(jié)構(gòu)因其*的光物理特性而被成功地應(yīng)用于各種生物學(xué)、化學(xué)以及醫(yī)藥學(xué)等E+E傳感器技術(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中,尤其是在活體插入式探測(cè)中,實(shí)現(xiàn)靈敏度高、響應(yīng)速度快且微型化的探針式檢測(cè)一直是E+E傳感器技術(shù)發(fā)展所追求的一個(gè)重要目標(biāo)。以光纖端面作為集激發(fā)光導(dǎo)光系統(tǒng)、E+E傳感器信號(hào)采集系統(tǒng)、納米結(jié)構(gòu)制備的基底、E+E傳感器芯片等多重功能的一個(gè)微縮載體,實(shí)現(xiàn)探針式E+E傳感器,既是等離激元納米光子學(xué)應(yīng)用研究重要內(nèi)容,也是小型化、高集成度、遠(yuǎn)程操控E+E傳感器技術(shù)實(shí)現(xiàn)新突破的重要途徑。以MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)為例,分析關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的原理和特點(diǎn)。分析了現(xiàn)今常用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的索引原理,分析了這種傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,存儲(chǔ)過(guò)于緩慢、查詢(xún)效率不高的原因。針對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)在E+E傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下表現(xiàn)出的這些不足,提出了能夠?qū)崿F(xiàn)E+E傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)快速、可靠存儲(chǔ)的多緩存并行存儲(chǔ)技術(shù),以及能夠?qū)崿F(xiàn)E+E傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)快速查詢(xún)的二級(jí)散列位置存儲(chǔ)算法。結(jié)果表明,文本提出的算法與傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)相比,在E+E傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率、查詢(xún)效率上都有很大提高。



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