隨著城市化建設(shè)越來(lái)越快,具備分戶計(jì)量、遠(yuǎn)程抄讀功能的物聯(lián)網(wǎng)智能燃?xì)鈶?yīng)用越來(lái)越受到政府與企業(yè)的重視。燃?xì)馄髽I(yè)采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),通過(guò)網(wǎng)關(guān)將燃?xì)饨K端數(shù)據(jù)采集并上傳至服務(wù)器。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析與存儲(chǔ)后,燃?xì)馄髽I(yè)為用戶提供各項(xiàng)使用服務(wù)。由于存在越來(lái)越多數(shù)據(jù)集中通信、高額并發(fā)的現(xiàn)象,造成系統(tǒng)讀寫(xiě)性能降低,直觀表現(xiàn)在用戶獲取服務(wù)響應(yīng)時(shí)間過(guò)長(zhǎng),體驗(yàn)糟糕。為了改善用戶體驗(yàn),提高數(shù)據(jù)操作的響應(yīng)速度,滿足實(shí)際應(yīng)用要求,本文對(duì)智能燃?xì)庀到y(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行深入研究與設(shè)計(jì)。首先,本文調(diào)研并分析了當(dāng)前智能燃?xì)馐袌?chǎng)的業(yè)務(wù)需求,建立了需求模型（Requirements Model,RQM）,采用新奧爾良（New Orleans）設(shè)計(jì)法建立了概念數(shù)據(jù)模型（Conceptual Data Model,CDM）與物理數(shù)據(jù)模型（Physical Data Model,PDM）。經(jīng)橫向?qū)Ρ确治?選擇了 MySQL作為系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù),JAVA作為系統(tǒng)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言,建立了面向?qū)ο竽Ｐ停∣bject-Oriented Model,OOM）,設(shè)計(jì)了全庫(kù)的數(shù)據(jù)表單。其次,本文分析了智能燃?xì)鈹?shù)據(jù)的特點(diǎn),將智能燃?xì)鈹?shù)據(jù)按特征劃分為“基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)”與“持續(xù)性數(shù)據(jù)... 

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 課題研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容與論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 燃?xì)鈹?shù)據(jù)庫(kù)建立
    2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)模型
        2.1.1 需求模型RQM
        2.1.2 概念數(shù)據(jù)模型CDM
        2.1.3 物理數(shù)據(jù)模型PDM
        2.1.4 面向?qū)ο竽Ｐ蚈OM
    2.2 數(shù)據(jù)表單設(shè)計(jì)
    2.3 本章小結(jié)
第3章 燃?xì)鈹?shù)據(jù)存儲(chǔ)
    3.1 “基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)”存儲(chǔ)策略
    3.2 “持續(xù)性數(shù)據(jù)”存儲(chǔ)策略
        3.2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)連接池c3p0
        3.2.2 分布式訂閱系統(tǒng)Kafka
    3.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)實(shí)驗(yàn)
    3.4 本章小結(jié)
第4章 燃?xì)鈹?shù)據(jù)查詢
    4.1 索引與SQL優(yōu)化
    4.2 分表策略
    4.3 緩存策略
    4.4 數(shù)據(jù)查詢實(shí)驗(yàn)
    4.5 本章小結(jié)
第5章 燃?xì)鈹?shù)據(jù)庫(kù)備份
    5.1 本地冷備
    5.2 云端熱備
    5.3 數(shù)據(jù)庫(kù)恢復(fù)實(shí)驗(yàn)
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表



本文編號(hào)：3655878