系统的查询处理性能通常受到数据更新的影响．为了测试传感器数据上传对系统查询处理性能
Ｔｒｅｅ和ＫＳＭＢ－Ｔｒｅｅ对关键字进行了全局索引，
＋
因此数据量及结点规模的变化对查询响应时间的影响很小．
对于属性约束条件查询Ｑ查询响应时间明显３，——数据量越大则查地依赖于数据量及结点的规模—
询响应时间越长，且在同等数据量的情况下，查询响应时间随着结点规模的增大而减少．这是因为在各叶结点上没有建立属性索引，因此查询的响应时间主要取决于各叶结点的平均数据量．
对于时空约束条件查询Ｑ其查询响应时间的５，总体变化趋势与Ｑ但其变化幅度不如Ｑ３相似，３明显，且查询性能总体上优于Ｑ这是因为在Ｉ３．ｏＴ－ＣｌｕｓｔｅｒＤＢ中数据是按照地理空间属性进行分布
６期丁治明等：面向物联网海量传感器采样数据管理的数据库集群系统框架
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的影响，我们比较了打开数据更新和没有数据更新两种情况下的查询响应时间（每一轮实验均取Ｑ１～由于和静态传感器Ｑ５五个查询的平均响应时间）．
移动传感器的数据更新代价更大（因为需要动相比，
），态维护Ｇ因此我们选择移动对象来进ＳＳＴＲ－Ｔｒｅｅ同时，为了增加每个叶结点服务器的压力，行测试．
在实验中我们选择相对较少的服务器数量（４～１６个）图１．０给出了相关的实验结果
．
系数据库集群的基础上建立分布式的全局关键字索引及全局关键字查询处理机制，使得ＩｏＴ－ＣｌｕｓｔｅｒＤＢ可以兼容多种查询类型的快速处理，突破了目前云数据管理技术主要针对“键－值”查询、并行数据库技术主要针对ＳＱＬ查询的局限．
（）提出了一种能够应对传感器采样数据的异２
时空相关性和动态流式特性的传感器时空数构性、
据库模型．通过采样数据序列等数据类型和相应的查询操作，在数据库内核一级实现了传感器采样数存储、计算和查询，突破了目前时空据的统一表示、
数据库主要针对静态的空间数据或相对单一的时空数据、缺乏有效的异构数据流表示方法的局限．
（）提出了一种地理区域敏感的传感器采样数３
据分布策略，并在此基础上提出了一种分布式的全局时空索引和全局时空查询处理方法，突破了目前时空数据库主要针对单机环境、缺乏时空数据库集群相关方法的局限．
物联网海量数据处理技术具有广阔的应用前景．例如，通过电网中的传感器结点，可以获知电网中的电力变化及用户的用电规律，并进一步实现智能化的电力传输；通过湖泊中布设的传感器，可以对污染数据进行采样并进行异常情况的报警；通过在交通系统中设置的大量传感器，可以实现车联网和先进的智能交通控制与管理等．
随着研究的不断深入及技术的不断发展，可以想见，物联网必将在国民经济和人民生活中扮演重要的角色，并给人们的生活和工作方式带来深刻的变革．
致 谢 感谢中国科学院软件研究所的郭黎敏，她在本文实验中做了大量工作！
参
考
文
献
图１０ ＩｏＴ－ＣｌｕｓｔｅｒＤＢ中数据更新对查询响应时间的影响
从图１０可以看出，ＩｏＴ－ＣｌｕｓｔｅｒＤＢ在叶结点数目一定的情况下，所接入的传感器数目越多，则采样此外，当传感器的数据更新对查询性能的影响越大．
数目一定时，随着叶结点数目的增长，采样数据更新对查询性能的影响也随之降低．当叶结点的个数为所接入的传感器数目为９系统的查１６，１２００个时， 询响应时间仅为没有数据更新时的１仍然表．５倍，现了良好的查询处理性能．
综合以上分析，ＩｏＴ－ＣｌｕｓｔｅｒＤＢ在海量传感器采样数据管理方面提供了良好的数据接入与查询处理性能，为物联网海量数据管理提供了一种可行的解决方案．
７ 结 论
物联网打破了物理世界和数字世界的界限，将信息技术延伸到了物理世界和人类社会，是促使未本文从物联网来信息技术产业变革的关键性技术．
海量数据处理技术的角度出发，对物联网所提出的挑战及相关对策进行了分析，并提出了一种面向物联网海量传感器采样数据管理的数据库集群系统框本文的的主要创新点如下：架ＩｏＴ－ＣｌｕｓｔｅｒＤＢ．
（）提出了一种能够同时支持“键－值”查询和１
普通Ｓ通过在关ＱＬ查询的物联网数据库集群框架．
［］Ｓ１ａｒｍａＳ，ＢｒｏｃｋＤＬ，ＡｓｈｔｏｎＫ．ＭＩＴ ＡｕｔｏＩＤ ＷＨ－００１：
ＴｈｅＮｅｔｗｏｒｋｅｄＰｈｓｉｃａｌＷｏｒｌｄＰｒｏｏｓａｌｓｆｏｒＥｎｉｎｅｅｒｉｎ － ｙｐｇｇ，ｔｈｅＮｅｘｔＧｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆＣｏｍｕｔｉｎＣｏｍｍｅｒｃｅ＆Ａｕｔｏｍａｔｉｃ －ｐｇ：Ｍ，Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ．ＭａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓＩＴＰｒｅｓｓ２０００
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计 算 机 学 报２０１２年
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