IntelBase实时数据库介绍.pptVIP

IntelBase实时数据库系统 实时数据压缩 高效数据存取 关系型数据标准sql 海量数据管理 无限用户并发 智能专家知识库 操作简单、维护方便 高效数据传输 同时采集的测点数400000点，存储周期可以达到1ms秒 . 数据压缩读取、比同类产品快10倍 Client、Server端CPU负荷小（10%） 100000条记录，平均读取时间小于1秒 高效压缩技术 PI、eDna等实时数据库，只采用一维的压缩方式。（时间、数据） IntelBase采用混合压缩方式，提高压缩比10倍。一万点数据年占用空间1G。 压缩与解压算法性能优异 内存占用与CPU负荷低 数据无失真 实时数据库性能比高 接入的点数没有限制 并发读写的用户数没有限制 支持毫秒级数据的采集存贮与读取 服务器重新启动时间小于3秒 灵活归档文件管理(动态管理、循环使用) 系统提供完整的工作日志 占用CPU的资源比较少 关系数据库系统 标准的SQL语句 可视化的数据表管理工具 关系数据库与实时数据库紧密连接 数据库文件的管理简单 系统智能知识库系统 实时知识库可以在线编辑 支持实时知识推理的过程 实现各种复杂实时数据分析与决策支持 支持过程优化、先进控制 灵活的系统接口 系统提供各种实时数据库的访问接口SDK IntelBase提供对各种数据类型的支持 提供ODBC的连接方式，支持标准的SQL 系统支持各种设备的接入方式 OPC与DDE，API、COM， ODBC等 系统易用性 系统结构简单 系统操作方便 归档文件管理高效（动态添加、删除、移入、移出、备份 ） 以关系数据表管理采集点 系统快速安装启动 主要系统参数 每个测点所占内存可以设置,缺省3.5k 每个用户连接所占内存为2M(同时读两点时) 内存缓冲区可以设置(缺省:500条/点) 硬盘缓冲区可以设置(缺省:20k/点) 数据读取与测点数和历史数据时间关系微小. 系统设计优势 主动式系统设计 1)知识库系统为核心：(信息-知识) 事件?分析诊断预测 2)系统自诊断的结果：（维护结果）发送?相关责任则 3)系统主动式服务：（分析结果）发送?相关责任则 　 系统冗余设计 　双冗余设计：A)系统的可靠性＝90%; B)系统的可靠性=89% 整个系统的可靠性=90% +（1-90%）*89%=98.9% 　　　　　　　在线系统模块维护；在线系统模块替换。 易扩展性 统一权限与功能管理系统(实现单点登录),统一的数据管理平台。从而实现系统灵活在线扩展功能。 易用性设计 　数据录入：充分利用实时数据，预测代替手工数据；通过专家系统预测数据录入。 　操作过程：利用专家系统预测用户的下一步操作，实现用户最少操作。 实时数据库选择 实时数据库系统精度选择 1）时间分辨率毫秒级时间标签： TSI（机组振动保护）数据；故障录波数据；SOE数据；操作员操作记录；事故故障历史库建立；故障分析与预测系统。 2）实时数据64位浮点数 在应用开发过程中应用会用到64位浮点数，如：煤量累计、蒸汽累计、发电量累计等，如不支持双精度浮点数，很快会就溢出出错。 3）高数据压缩比 历史数据保存越长越好（分析、回放、挖掘、预测），如果没有高压 缩比，硬盘无限增加，投资大，数据无法读出。必须要有高压缩比，才能具有现实意义。 历史数据恢复速度 应用系统需要，如：三个月数据或半年数据或一年或几年数据能快速方便的才有应用的可能，现在应用需求，如：对历史数据挖掘；故障分析预测；系统仿真等。 实时数据库与关系数据库 最好能有支持关系数据，如：测点数据管理；毫差分析中，最优工况管理。 实时数据库系统点数与用户数无限制 IntelBase新一代实时数据库系统 高精度时间标签 时间最小分辨率为1毫秒；应用于汽轮发电机组振动监测和故障诊断系统。 高精度浮点数据 支持64位双精度浮点数。 高倍数据压缩比 采用新一代高倍压缩方法，比现有的各种实时数据库系统高15--25倍左右。 高速数据恢复 由于采用分布式数据处理的方式，服务器资源占用少，数据恢复与向客户端传送时间端，可以在5秒内返回一年的历史数据。 自带关系数据库 测点管理，系统用户管理用关系数据库；用户可以利用该功能建立应用。 内嵌式专家系统 实时专家系统，实时故障分析诊断，实时系统诊断。 双冗余系统设计 软件双内核互为备用；系统自诊断自动调用；可靠用打到99.0%。 主动式数据服务 除支持常规的API、ODBC、OPC、JDBC外，系统还能在事件发生时出发数据主动向用户提供数据；这