随着城市轨道交通(简称“城轨”)信号系统设备规模的不断扩大,其运维数据的采集、处理和存储要求大大提高,单线路每秒需处理约30万点位数据,且查询延迟需控制在秒级以内并要求支持乱序数据处理,而现有的基于传统关系型数据库的数据平台...随着城市轨道交通(简称“城轨”)信号系统设备规模的不断扩大,其运维数据的采集、处理和存储要求大大提高,单线路每秒需处理约30万点位数据,且查询延迟需控制在秒级以内并要求支持乱序数据处理,而现有的基于传统关系型数据库的数据平台难以满足该要求。为此,文章引入物联网时序数据库IoTDB(internet of things database)并结合城轨信号系统业务特性,构建基于IoTDB的城轨信号系统智能运维数据平台。该平台采用树形数据模型、TsFile(time-series file)列式存储、压缩算法以及乱序数据分离机制,实现了每秒百万级的数据写入速率与秒级查询响应,显著提升了乱序数据处理效率。实验及实际工程项目应用结果表明,对比采用传统关系型数据库,基于IoTDB的城轨信号系统智能运维数据平台存储空间需求降低约70%,并与大数据生态无缝集成,为城轨信号系统运维由“计划修”向“状态修”转变提供了可靠技术支撑。展开更多
文摘随着城市轨道交通(简称“城轨”)信号系统设备规模的不断扩大,其运维数据的采集、处理和存储要求大大提高,单线路每秒需处理约30万点位数据,且查询延迟需控制在秒级以内并要求支持乱序数据处理,而现有的基于传统关系型数据库的数据平台难以满足该要求。为此,文章引入物联网时序数据库IoTDB(internet of things database)并结合城轨信号系统业务特性,构建基于IoTDB的城轨信号系统智能运维数据平台。该平台采用树形数据模型、TsFile(time-series file)列式存储、压缩算法以及乱序数据分离机制,实现了每秒百万级的数据写入速率与秒级查询响应,显著提升了乱序数据处理效率。实验及实际工程项目应用结果表明,对比采用传统关系型数据库,基于IoTDB的城轨信号系统智能运维数据平台存储空间需求降低约70%,并与大数据生态无缝集成,为城轨信号系统运维由“计划修”向“状态修”转变提供了可靠技术支撑。
