（）原始采样数据的存储．对于具有保留价值４
的原始采样数据（如视频监控多媒体数据、油库温度原始采样数据等）也由传感器接入处理器进行存储管理．在Ｉ每个监控对象的元组数ｏＴ－ＣｌｕｓｔｅｒＤＢ中，据中均含有存储该对象的原始采样数据的ＳＣＰ标通过这些标识，查询用户可以连接到相应的识，
并通过相应的数据访问接口检索和回放完整ＳＣＰ，的历史与当前原始采样数据．３．２ ＩｏＴＣｌｕｓｔｅｒＤＢ数据库集群－
ＩｏＴ－ＣｌｕｓｔｅｒＤＢ数据库集群是由大量的同构传感器时空数据库结点Ｉ每个ｏＴ－ＮｏｄｅＤＢ所组成的，ＩｏＴ－ＮｏｄｅＤＢ可以对各类异构的传感器采样数据进行统一化的管理．在Ｉ数据是以监控ｏＴ－ＮｏｄｅＤＢ中，——每个监控对象对应于一对象为单位进行管理的—
个元组，该监控对象的所有关键采样数据存放在一起构成一个采样数据序列，并作为一个属性值存放在该元组中．此外，每个监控对象的元组中还包含存放原始采样数据的Ｓ使得各个传感器接入ＣＰ标识，处理器与ＩｏＴ－ＣｌｕｓｔｅｒＤＢ能够分担系统的计算与存储任务并协同工作．
在Ｉ大量的ＩｏＴ－ＣｌｕｓｔｅｒＤＢ数据库集群中，ｏＴ－其中叶结点存储实ＮｏｄｅＤＢ被组成双层树形结构，际的传感器采样数据，而根结点则存储为了进行全局查询所需要的全局数据字典．所有的查询均提交
给根结点，根结点通过全局查询处理模块，实现对查询的全局处理．在Ｉ通过建立分布ｏＴ－ＣｌｕｓｔｅｒＤＢ中，式的全局关键字索引和全局时空索引，整个系统可时空查询以及复杂以同时支持快速的关键字查询、的逻辑条件约束查询．
４ 传感器时空数据库模型
在本节，我们讨论ＩｏＴ－ＣｌｕｓｔｅｒＤＢ中的各传感的数据管理方法，器时空数据库结点（ＩｏＴ－ＮｏｄｅＤＢ）并重点讨论如何使用统一的数据库表示方式，对异构的传感器关键采样数据进行存储与查询处理．我们假设数据库中已经实现了标准数据类型、空间数并采用据类型以及基于这些类型的相关查询操作，］文献［中的符号表示方法对数据类型和操作２７２８－进行相关的表示．
如前所述，在ＩｏＴ－ＣｌｕｓｔｅｒＤＢ中可以接入海量每一种类型的传感器所获得的的异构传感器结点．
但它们的共采样数据均可以具有不同的数据格式，
同特点是均具有时空特性：即每个传感器采样数据均对应于一个具体的采样时间ｔＩｎｓｔａｎｔ和一个具∈
体的采集地点ｌ在多数情况下，ｏｃ∈Ｐｏｉｎｔｅｉｏｎ．∪Ｒｇ传感器数据的采样地点是一个精确的位置（即ｌｏｃ∈），如风力与风向传感器、ＰｏｉｎｔＧＰＳ传感器等采集的
但是，有时候也存在采样位置不精确的情况数据．
（，即ｌ如在无线传感器网络中，通常在某ｏｃ∈Ｒｅｉｏｎ）ｇ
个区域中可以布设一群传感器，此时所得到的采样数据（可以是单个传感器的采样值，或者是群体传感器的汇总数据）对应的采样地点即为一个地理区域．
此外，为了快速地查询和分析各监控对象的历次采样信息，传感器采样数据应该以监控对象为单位进行组织，使得同一个监控对象的所有数据都存放在一起，并随着时间而动态变化．因此传感器采样数据表现出序列性和动态变化的流式特性．
在Ｉ为了对异构的传感器流式ｏＴ－ＮｏｄｅＤＢ中，时空相关数据进行有效的管理，需要定义相应的数据类型与查询操作，在数据库内核一级实现传感器采样数据的高效存储与查询处理．
４．１ 数据类型
在本小节，我们首先定义单个传感器采样值的表示方法，在此基础上，给出监控对象的采样数据序列的表示方法．通过这些数据类型，数据库内核可以对异构的传感器关键采样数据流进行统一的表示与存储处理．
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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（定义１传感器采样值）． 传感器的单个采样值ＳａｍｌｉｎＶａｌｕｅ可以表示为如下形式：ｐｇ
，，），ＳａｍｌｉｎＶａｌｕｅ＝（ｔｌｏｃ，ｎｏｓｓｃｈｅｍａ，ｖａｌｕｅｐｇｐ
其中：ｔ∈Ｉｎｓｔａｎｔ是该采样数据所对应的采样时间；
），）和（６２．５ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ：ｒｅａｌ２２．
（定义３采样数据序列）． 同一个监控对象的历次采样值（可以来自于同一个传感器，也可以来自）如Ｒ条形码阅读器等）按照时于多个传感器（ＦＩＤ、间序列存放在一起，构成该对象的采样数据序列表示为如下形式：ＳａｍｌｉｎＳｅｕｅｎｃｅ，ｐｇｑ
ｌｏｃ∈Ｐｏｉｎｔ∪Ｒｅｉｏｎ是采样地点；ｎｏｓ∈Ｓｔｒｉｎｇｐｇ是
该采样数据所对应的交通网络位置（以有向道路的当采样位置不在交通网络中时ｎＩＤ表示；ｏｓ为空ｐ
；值）ｓｃｈｅｍａ∈Ｓｔｒｉｎａｌｕｅ∈Ｓｔｒｉｎｇ和ｖｇ分别是采样，型”和“值”其中“型”描述了采样数据的格数据的“
“值”是具体的采样数据值．由于ｓ式及语义，ｃｈｅｍａ和ｖ因此需要用括号对ａｌｕｅ均可能包含多个分量，它们的边界进行划分．
在上述定义中，采样地点ｌｏｃ的表示形式取决对于移动监控对象（通常通过于监控对象的类型．
，必然有ＧＰＳ、ＲＦＩＤ或条形码阅读器进行定位）ｌｏｃ∈；而对于静止监控对象，可以包含ｌＰｏｉｎｔｏｃ∈Ｐｏｉｎｔ（如固定布设的交通流传感器）和ｌ如无ｏｃ∈Ｒｅｉｏｎ（ｇ两种情况．线传感器网络中成片布设的传感器）
表１给出了各种不同类型的传感器关键采样数据的例子（设ｔｔｅｅ１～５是采样时间，２０１～２０２是有向道路的标识）．
表１ 传感器采样值的例子
传感器类型温度传感器（部署在某区域的ＷＳＮ）
ＧＰＳ传感器风速风向传感器交通流视频分析传感器
传感器采样值（ＳａｍｌｉｎＶａｌｕｅ数据类型）ｐｇ（），（ｔｒｅｉｏｎＮＵＬＬ，ｔｅｍｅｒａｔｕｒｅ：ｒｅａｌｇｐ１，１，（））２７．５（，，ｔ３９．３，１４４．３）ｅｓｅｅｄ：ｒｅａｌｐ２，（２０１，（
），（））ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ：ｒｅａｌ６２．５，２２（（，（ｔ３９．３，１４４．３）ＮＵＬＬ，ｗｉｎｄｓｅｅｄ：ｐ３，
，），（））ｒｅａｌｗｉｎｄｄｉｒ：ｒｅａｌ６２．５，２２（（，（ｔ３９．３，１４４．３）ｅａｖｅｒａｅＳｅｅｄ：ｇｐ４，２０２，，），（））ｒｅａｌａｍ：ｂｏｏｌ６２．５，ｔｒｕｅｊ
