基于物联网海量数据处理的数据库技术分析与研究
点将自己的数据分布情况通知给全局摘要视图节点，查询请求首先被发送到全局摘要视图节点，并能快速定位到数据所在网络节点，避免泛洪式查询；设计存储磁盘容量耗尽时的数据回收机制，根据查询历史统计结果和当前系统存储容量情况，为不同类型数据动态配置数据生存周期。对超过生存周期的数据将被新增数据覆盖。由于物联网数据具有一次写、很少修改、多次读、不删除的特点，对于单个网络节点的数据存储技术，建议采用非关系型数据库技术。
索引机制研究：物联网数据包括时态流数据和空间流数据。研究根据归档的数据种类，自动创建最优化的索引算法。对于时态流数据，主要查询类型为间隔查询。对于空间类型的流数据来说，可以用查询操作方式来寻找某个区域内所有符合条件的对象，并运用多维索引技术，建立最优索引，使系统满足效率实时处理要求。
2物联网数据库技术要求
数据大小、数值范围、索引。物联网中存在数据的大小和数值范围是极其巨大的，物
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