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database - 传感器网络计算特征 - 设计数据库

问题描述

您将如何对涉及传感器的系统进行建模

这是我对桌子的想法

Sensor
- id
- model
- type

SensorMetadata
- sensorId
- timestamp // for time series to account for changing
- lat
- long
- alt
- metadata: json // some dynamic changeable data based on the domain lets say relative distance to something...
- unit

Measurements
- id
- timestamp
- sensorId
- value

Feature
- id
- type // complex features like volume
- value
- timestamp
- // relation to location (maybe sensorMetadata)

1 如果假设有问题的液体罐，您是否会将其建模为特定于该领域，或者您是否会使用“特征”语言对其进行通用建模？

2 您将如何以及何时根据测量值计算“特征”？很明显，我错过了计算位置特征时需要考虑的传感器（假设他们在某些情况下使用多个传感器）

标签： databasedatabase-designarchitectureiot

解决方案

关于Sensor，不要害怕使用类似的东西SensorInstance- 如果可以的话，应该避免歧义，特别是如果你可以这样做而不用很长的名字。从长远来看，清晰（明确）的数据库设计通常比简洁的设计要好。

SensorMetadata- SensorState 是另一种选择。

Measurements- 尽量避免使用复数名称，单数（如Sensor）通常更好。这个页面有一些很好的指导：https ://www.sqlshack.com/learn-sql-naming-conventions/

我能看到的最大问题是 Measurements.value - 你如何解释这个值？它是什么数据类型——即您的传感器产生的数据类型是什么？测量与传感器有关 - 传感器测量是否总是产生一个值（正如您的设计所暗示的那样）？

我不清楚这张Feature桌子的目的是什么。

对于这样的设计挑战，请查看现有的参考架构和设计 - 这家公司看起来可能有一些有用的白皮书：https ://crate.io/use-cases/iot-sensor-data/ 这也可能有用为您阅读，但本身不会提供直接答案：https ://hackernoon.com/ingesting-iot-and-sensor-data-at-scale-ee548e0f8b78

21 年 6 月 28 日更新

因此，Measurement 中的 Value 列将根据它来自的 SensorId 进行解释，并且由于 Sensor 具有存储其 Unit 的 SensorMetadata，如果可以的话，我将能够解释 Value 吗？

应该没事。

对于功能 - 几种方法：

  1. 稍后计算 - 即只收集原始数据，然后进行批量计算。例如，您可以将数据从数据捕获系统（由于表设计基本上是OLTP数据模型）ETL 到报告系统（OLAP数据模型）。

  2. 现在计算它 - 即它被提供数据库的应用程序或数据库中的触发器/逻辑捕获。为此，您需要在特征表与测量和/或传感器表之间进行某种参考。这样你就可以测试计算 Feature.Value 的逻辑，因为如果你不能这样做 - 你能相信你的数据吗？如果您决定要更改计算公式，它还允许您计算新值。

我个人认为#1 更灵活，一旦你拥有原始数据，你可以追溯添加任何你喜欢的新功能，但这可能不符合你需要系统工作的方式。

选项 2 很棘手。如果 Feature.Value 是根据多个 Measurement.Value （并且可能不止一个传感器）计算得出的，那么测量值和传感器的数量也可能会因不同的功能而异 - 所以你需要一个多对多的关系它们（特征和测量）。

拥有多对多关系很好：连接表是常见的做法（一般而言），并且适合用于事务（即数据收集）的 OLTP 模型。不过，将其转换为对报告更友好的 OLAP 模型会更加复杂。

最后，关于你的问题 #2 - 我想我已经间接地部分回答了。基本上这取决于：需要多长时间的特征数据？如果在运行时需要它，以便向人员或系统提供即时信息，那么您将希望尽快计算它。也许将其作为第二个问题，并提供有关功能用例、解决方案上下文（谁在使用它，在什么情况下）等的信息。

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