摘要：文章主要研究分布式物联网数据库设计的要点，分析总结了物联网和分布式处理技术的主要特点，在此基础上对分布式物联网数据库设计中事务处理并发控制策略和目录设计与管理方法等关键问题进行了讨论。
　　关键词：分布式处理技术；物联网；数据库
　　物联网是使用射频识别、红外感应器、全球卫星定位、激光扫描器等信息传感设备技术，通过约定协议实现互联网和物品之间连接和数据通信，用以进行智能化识别、定位、跟踪监控的网络，是一种以规模性、广泛性、技术性和管理性为典型特征，各个行业广泛参与的网络系统。物联网规模逐渐扩大，甚至超过了互联网，对物联网中海量数据的高效管理成为一个具有挑战性的问题，分布式处理技术作为一种优秀的数据库管理技术，在物联网数据库中的应用能够提高数据库的性能，加快访问速度，有着广阔的应用前景。
　　1 物联网与分布式处理
　　1.1 物联网系统
　　1.1.1 系统结构
　　技术层面上，物联网主要有感知层、网络层和应用层3层结构，其中感知层以传感器和传感器网关为主，使用各种传感器、二维码标签、射频标签、读写器、摄像头实现数据的实时采集，并经过传感器网关将其传送给数据中心，数据中心对海量数据进行处理，获取有价值的信息。网络层一般有有线网络、无线网络、下一代互联网和云技术等，网络层主要实现数据通讯和感知层数据的接收，应用层则为用户提供UI界面，通过这些接口，用户可完成数据的各种处理。
　　1.1.2 物联网数据处理技术
　　物联网中的传感器设备多种多样，数据传输使用的网络结构类型也十分不同，物联网中产生的海量数据的处理需要实现不同网络类型、不同数据源、异构数据之间的融合，高效率的对数据进行分析处理并筛选出有价值的信息，因此对物联网系统来说，数据处理成为了一个关键的环节。
　　物联网中使用了多源数据融合技术，提供了多源异构海量数据融合的标准格式，建立了统一的层次化表达数据结构和本体标注，配合数据聚类、时空转换和度量技术，实现了多源数据的一体化。与此同时，由于物联网感知传感设备实时生成了多源、多粒度、多维度流数据，其数据规模往往达到TB甚至PB级别，因此物联网数据检索查询工作难度较大，所以物联网数据库往往采用就近存储的原则，提供全局性摘要视图节点，降低了检索工作量，同时引入了数据回收机制。不同数据类型设置了不同的生存周期，超过生存时间期限，数据将被新数据覆盖。物联网数据库中引入牵引机制，能够结合数据种类创建最优索引算法，提高数据库访问效率。
　　1.2 分布式处理技术
　　1.2.1 概述
　　分布式处理技术是数据的物理分布而逻辑集中的数据库技术，分布式数据库中的数据分布在通过网络连接的地理位置上相对分散的不同站点上，但是在逻辑上，不同的数据库站点同属于一个数据库，由统一的一个数据库管理系统进行数据库管理，而单个站点也具有处理本地数据的运算能力。分布式处理数据库中不同的站点之间没有地理上的联系，可以分布在不同地方，不同城市，甚至不同国家，因此分布式数据库结构可以理解为是基于计算机网络的数据库系统，同时具有计算机的运算能力和数据库数据存储的功能。

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