传感器网络计算特征-设计数据库

Question

你会如何 model 涉及传感器的系统

• 其中有一些空间数据，如纬度、经度、海拔高度……
• 产生原始测量值的，比方说距离、温度……
• 为了计算它们所在位置的“特征”，例如体积、温度

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 你会 model 它是特定于域的，如果我们说液体罐有问题，或者你 model 它会使用“特征”语言通用吗？

2 您将如何以及何时根据测量结果计算“特征”？ 很明显，我在这里遗漏了我会考虑哪些传感器来计算位置的特征（假设他们在某些情况下使用多个传感器）

Answer 1

关于Sensor ，不要害怕使用像SensorInstance这样的东西——如果可以的话，歧义是应该避免的，特别是如果你可以这样做而不用做很长的名字。 从长远来看，清晰（明确）的数据库设计通常优于简洁的数据库设计。

SensorMetadata - SensorState 是另一种选择。

Measurements - 尽量避免复数名称，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/

我可以看到的大问题是 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？ 测量与传感器相关 - 传感器测量是否总是产生一个值（如您的设计所暗示的那样）？

我不清楚Feature表的用途是什么。

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/这可能也很有用为您阅读但不会提供直接答案本身： 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 - 即仅收集原始数据，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——即当它被输入数据库的应用程序或数据库中的触发器/逻辑捕获时。 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。 这样您就可以测试计算 Feature.Value 的逻辑，因为如果您不能那样做 - 您能相信您的数据吗？ 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，一旦你有了原始数据，你就可以追溯添加你喜欢的任何新功能，但这可能不适合你需要的系统工作方式。

选项 2 很棘手。 如果 Feature.Value 是根据不止一个 Measurement.Value（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特征而异——所以你需要一个多对多的关系他们（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 OLTP model，这对事务（即数据收集）很有好处。 不过，将其转换为对报告更友好的 OLAP model 会更加复杂。

最后，关于您的问题 #2 - 我想我已经间接地部分回答了它。 基本上取决于：需要多长时间才能获取要素数据？ 如果在运行时需要它，以便向人们或系统提供即时信息，那么您将希望尽快计算它。 也许把它作为第二个问题提出来，并提供有关功能用例、解决方案上下文（谁在使用它，在什么情况下使用它）等信息。