本文關(guān)鍵詞：基于MongoDB云存儲(chǔ)平臺(tái)的家庭物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了實(shí)現(xiàn)家庭生活的智能化,家庭物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)各類智能設(shè)備采集大量的感知數(shù)據(jù),這些感知數(shù)據(jù)反映了物理世界在特定條件下的真實(shí)狀態(tài),蘊(yùn)含了豐富的信息。從感知數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值信息,則需要設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案保證感知數(shù)據(jù)的持續(xù)積累,為家庭物聯(lián)網(wǎng)的各類居家服務(wù)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支撐�？傊�,設(shè)計(jì)良好的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案對(duì)推動(dòng)家庭物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展、實(shí)現(xiàn)感知數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化具有巨大作用。本文首先分析了家庭物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求,比較了目前典型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式與存儲(chǔ)方案,并在此基礎(chǔ)上選擇家庭物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案。然后對(duì)感知數(shù)據(jù)在MongoDB中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行了研究分析,在數(shù)據(jù)模型的建模過(guò)程中,本文提出了MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型建模方法,基于該方法構(gòu)建了家庭物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的邏輯模型；在數(shù)據(jù)模型的詳細(xì)設(shè)計(jì)過(guò)程中,對(duì)不同類型的感知數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計(jì)。最后,本文設(shè)計(jì)了基于MongoDB的云存儲(chǔ)平臺(tái),詳細(xì)介紹了平臺(tái)的功能模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。主要包括通用數(shù)據(jù)模型的建立,基于Mongoose模型及Web Service技術(shù)實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的數(shù)據(jù)接入與訪問(wèn),多用戶模式下的云存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)處理模塊的設(shè)計(jì)。并在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下搭建了MongoDB云存儲(chǔ)平臺(tái),設(shè)計(jì)了該平臺(tái)的負(fù)載均衡方案。
【關(guān)鍵詞】：家庭物聯(lián)網(wǎng) MongoDB 云存儲(chǔ) 多源異構(gòu)數(shù)據(jù) 海量感知數(shù)據(jù)
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TU855;TN929.5;TP391.44
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 緒論14-18
• 1.1 論文研究背景和意義14
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究與發(fā)展現(xiàn)狀14-16
• 1.3 論文主要內(nèi)容16-17
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)17-18
• 第二章 家庭物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的關(guān)鍵技術(shù)概述18-33
• 2.1 云存儲(chǔ)18-20
• 2.1.1 云存儲(chǔ)簡(jiǎn)介18-19
• 2.1.2 云存儲(chǔ)技術(shù)19-20
• 2.2 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)20-26
• 2.2.1 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)理論基礎(chǔ)20-23
• 2.2.2 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)分類23-26
• 2.3 MongoDB26-27
• 2.3.1 MongoDB簡(jiǎn)介26-27
• 2.3.2 MongoDB數(shù)據(jù)模型27
• 2.4 云存儲(chǔ)在家庭物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用27-32
• 2.4.1 家庭物聯(lián)網(wǎng)27-30
• 2.4.2 云存儲(chǔ)應(yīng)用于家庭物聯(lián)網(wǎng)的可行性分析30-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第三章 家庭物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案分析33-53
• 3.1 家庭物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求分析33-35
• 3.1.1 家庭物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)特征與挑戰(zhàn)33-34
• 3.1.2 家庭物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求34-35
• 3.2 家庭物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式與方案的選擇35-40
• 3.2.1 存儲(chǔ)模式的選擇35-36
• 3.2.2 家庭物聯(lián)網(wǎng)存儲(chǔ)技術(shù)及方案選擇36-40
• 3.3 基于MongoDB家庭物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)模型建模過(guò)程40-44
• 3.3.1 MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型建模方法研究40-42
• 3.3.2 基于MongoDB家庭物聯(lián)網(wǎng)的邏輯模型建模42-44
• 3.4 家庭物聯(lián)網(wǎng)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模型詳細(xì)設(shè)計(jì)44-52
• 3.4.1 數(shù)據(jù)流式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)45-48
• 3.4.2 事件觸發(fā)式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)48-50
• 3.4.3 大型二進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)計(jì)50-52
• 3.5 本章小結(jié)52-53
• 第四章 家庭物聯(lián)網(wǎng)MongoDB云存儲(chǔ)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與部署53-68
• 4.1 家庭物聯(lián)網(wǎng)MongoDB云存儲(chǔ)平臺(tái)總體設(shè)計(jì)53-55
• 4.2 家庭物聯(lián)網(wǎng)MongoDB云存儲(chǔ)平臺(tái)的功能模塊介紹55-62
• 4.2.1 通用數(shù)據(jù)模型構(gòu)建模塊55-56
• 4.2.2 數(shù)據(jù)接入與訪問(wèn)模塊56-60
• 4.2.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊60-61
• 4.2.4 數(shù)據(jù)處理模塊61-62
• 4.3 家庭物聯(lián)網(wǎng)MongoDB云存儲(chǔ)平臺(tái)的部署與負(fù)載均衡62-67
• 4.3.1 MongoDB云存儲(chǔ)平臺(tái)部署62-63
• 4.3.2 MongoDB存儲(chǔ)平臺(tái)的部署配置63-65
• 4.3.3 MongoDB云存儲(chǔ)平臺(tái)的負(fù)載均衡65-67
• 4.4 本章小結(jié)67-68
• 第五章 總結(jié)與展望68-70
• 5.1 總結(jié)68
• 5.2 展望68-70
• 參考文獻(xiàn)70-72
• 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況72

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3 省工業(yè)和信息化委員會(huì)信息化推進(jìn)與管理處 張安;我省應(yīng)發(fā)揮優(yōu)勢(shì)抓住物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展機(jī)遇[N];黑龍江日?qǐng)?bào);2010年

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5 本報(bào)記者 許泳;物聯(lián)網(wǎng)不是“物秀秀”[N];計(jì)算機(jī)世界;2010年

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7 李志遠(yuǎn);物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在船用物資貯運(yùn)系統(tǒng)的應(yīng)用研究[D];西安工業(yè)大學(xué);2012年

8 袁東亮;物聯(lián)網(wǎng)的研究與應(yīng)用[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京);2012年

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  本文關(guān)鍵詞：基于MongoDB云存儲(chǔ)平臺(tái)的家庭物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：380546