基于RFID的中小化工企业仓储系统设计

针对目前中小化工企业仓储管理的现状,分析了化工企业RFID应用的必要性。设计了基于无线射频识别(RFID)技术的仓储管理系统,对硬件进行配置,同时开发了相应的上位软件,完成了对标签的读写操作,并实现了对产品入库、出库、移库、盘点等整个流程的操作。由此证明了方案在实验阶段的可行性,并对其在化工行业应用的前景进行了展望。

水电站水轮发电机组动力特性数据存储优化与决策

以水轮发电机组动力特性数据为研究对象,制定数据存储策略,结合数据库开发技术、组件化封装技术和事件触发器技术等,设计和开发了数据存储组件,实现了数据存储的优化,从而提高了水轮发电机组动力特性数据的完整性、准确性和可靠性。数据存储组件包括基本数据过滤器、动力特性分析器、基本数据运算器、约束条件生成器等。这些数据存储组件的设计和开发升级了动力特性数据库,使得动力特性分析系统的性能得到进一步提升,为水电站综合自动化的实现提供了更为坚实的基础。

城市规划管理信息数据库的设计与建立

以某市城市规划地理信息数据库的设计与建立为例,主要阐述了该数据库的功能设计,并通过入库处理,将分层数据导入到对应数据库中。根据数据库设计要求,按空间单元划分存储单元建立各个子数据库,或者将所有数据合并为一个存储单元建立无缝数据库。从而实现图形与属性数据库的建立。

城市规划管理信息数据库的设计与建立

以某市城市规划管理信息数据库的设计与建立为例,主要阐述了该数据库的功能设计,并通过入库处理,将分层数据导入到对应数据库中。根据数据库设计要求,按空间单元划分存储单元建立各个子数据库,或者将所有数据合并为一个存储单元建立无缝数据库,从而实现图形与属性数据库的建立。

面向省级应急平台的突发事件案例库系统设计

突发事件案例是各种非常规突发事件发生后事件演变过程、应急处置和事后恢复与总结的真实记述。基于突发事件案例的特征和应急平台人工智能技术对案例的复用要求,根据系统工程的思想,设计了突发事件案例元模型、案例库组织模型、案例库主题词表、数据库系统及其高级应用方案。

面向GoldenX软硬协同优化的异构加速列式存储引擎研究

万物互联时代,随着各类新型计算技术和新兴应用领域出现,传统数据处理方式逐步向云边协同数据处理的方式演进.云边复杂多变的生态系统(多云和多边缘)带来飞速增长的数据规模、复杂的数据位置及负载连接,如何高效稳定的存取数据信息以及如何加快数据查询处理已经成为学术界和工业界急需解决的关键问题.另一方面,以GPU/FPGA异构算力、NVM(non-volatile memory,非易失内存)存储、RDMA(remote direct memory access,远程直接内存存取)网络为代表的新型硬件技术的快速发展和应用,对现有软件架构体系产生了革命性的影响,为数据库系统的演进和性能提升提供了变革基础,吸引着越来越多研究者的关注.如何利用这些不断涌现的新型硬件技术来为工业界使用的真实数据库系统赋能已经成为目前的研究热点之一.首先介绍了中兴通讯GoldenX数据库系统架构,然后重点阐述其列式存储引擎利用新型硬件特性在计算层和存储层进行的软硬件协同设计和优化,主要包括:(1)将压缩/解压、加密/解密任务从CPU卸载到FPGA,利用FPGA的可编程特性,设计专用MISD(multiple instruction stream single data stream,多指令流单数据流)架构处理器,采用“软件接口级-计算核心级-功能模块级”三级流水线设计,提高数据流处理的效率;(2)为列式存储定制向量化执行引擎,利用CPU/GPU的SIMD(single instruction multiple data,单指令多数据流)新特性优化传统火山模型,降低了函数调用开销;(3)对SQL执行引擎进行优化,动态评估和利用GPU计算资源,采用JIT编译技术,将过滤/排序/聚集等具有矩阵运算特征的统计分析型SQL运算任务下推到GPU上,利用GPU的超高并行计算能力提高查询分析性能.实验表明,本文提出的软硬件优化方法有效提升了GoldenX系统性能,在TPC-H基准测试场景的22个查询中,优化后的GoldenX性能比优化前提升了2.5~10倍,比开启向量化的openGauss执行时长减少了17%~78%.

CBTC系统中数据库存储单元的下载策略

针对基于通信的列车控制系统(CBTC)中数据库存储单元(DSU)与其他子系统设备的数据下载问题,提出几种下载策略并进行深入分析与比较;使用一种最优下载策略,对DSU下载具体流程进行研究,完善DSU的下载功能,提高整个列车控制系统(ATC)的性能和安全性。

基于传感器的GPU集群功耗收集监控系统

图像处理器(GPU)集群因其高性能的特性而被广泛应用,但随着GPU规模的增大,其高功耗问题会降低系统的可靠性。为此,提出一种GPU集群功耗收集系统,并设计基于ZigBee无线传感器网络的GPU集群功耗收集监控网络,同时构建收集通信协议和数据库存储系统,通过运行该系统可有效避免通信冲突。实验结果表明,该监控系统可以精确地测量集群中各个GPU的功耗,系统测量误差和丢包率分别低于1%和0.005%。

分布式全局最大频繁项集更新挖掘算法

提出了针对数据水平分布的分布式数据集下的全局最大频繁项集更新挖掘算法(UDMFI),用于解决当最小支持度阈值发生变化时全局最大频繁项集的更新挖掘问题.通过提出的带项目头表的频繁模式树(HFP-Tree)来存储数据,然后根据最小支持度阈值变小时,原最大频繁项集的集合中的元素一定是新最大频繁项集的集合中某些元素的子集的特性,以及最小支持度阈值变大时,原最大频繁项集中的一些最大频繁项集将可能不再是新最大频繁项集的集合中的最大频繁项集的特性,充分利用已挖掘的结果,从而减少挖掘过程中的费用.实验结果表明该算法具有较好的效率.