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I 智能交通
Intelligent Traffic

大型桥隧监控系统中

实时数据库的研究应用

□ 文/孙波

在近些年的桥隧综合监控系统中，集成监控软件 提高运算性能，增加存储空间等。但是这种升级扩容带
负责对底层设备数据进行实时采集、并通过组态页面 来的弊端也是显而易见的，改造周期长，预算成本高，
将数据通过图表、动画等方式展现。在展现数据的同 而且在新老系统切换期间，往往需要额外的技术支持，
时，监控软件将交通流量、COVI环境参数、消防报警等 备份转移用户数据，确定升级失败后的回退机制等，导
重要数据通过转储服务接口存储至关系型数据库，如 致每次升级过程中步骤切换复杂，对用户的在线业务

Oracle、SQLSERVER等。第三方软件如设备管理系统、 系统影响比较大。
大数据分析系统等对若干年的隧道运营数据进行挖 在目前桥隧监控中使用的是关系型数据库，面向
掘、清洗，趋势分析，则需采用ODBC、JDBC等数据库 对象是用户，在存储性能上只能支持每秒千条数据的
中间件方式对关系型数据库访问，生成报表，纳入到专 增删改操作，在实时性方面无法保证实时响应，且与实
家库中。应用场景适用于城市越江隧道、快速路地下通 时库的定位不同，关系型数据库一般关注数据的完整
道、城市高架立交桥等单点设施应用场景，设备数量较 性、一致性，而实时数据库更倾向于关注数据的实时性
少，监控点数在1-5万点。 和数据质量，更适应于在大数量的情况下对数据的实
随着多隧合一监控中心共用、岛桥隧等特大型综 时分析展示。
合监控领域的扩展，从单个设施到全路段路网管理，监
控设备点数高达数十万级，在数据存储计算方面对数据 主流方案架构
库服务端提出了大容量和高性能的要求，期望分析处理 实时数据库作为一款通用型基础产品，可针对桥隧
速度达到千万点/秒，甚至更高的实时历史数据存储和 监控行业作定制化应用，因此采用了友好的二次开发平
查询要求，因此实时库的存储技术优势得以体现。 台，封装了简单易用的服务接口，为开发人员提供了快速
定制非标协议数据采集器的功能，同时，集成了功能强
国内桥隧监控系统中数据库存储升级的现状 大的组态系统，进行辅助设计工作。基于以上需求，主流
在新建桥隧项目建设完成后，无论是实时数据库 的实时库架构采用典型的C/S模式，结构上划分为四层：
或者历时数据库，都伴随着监控系统的建设一起投入 数据采集层：主要负责和外部系统通信，对数据接
运行，随着后期设施内新增系统的接入以及设施长期运 口可进行标准以及非标定义，进行数据采集，并将采集
营数据业务量的不断增长，原有数据库服务器的存储 的设备数据转储进库表中。

容量显得捉襟见肘，系统整体性能越来越无法满足日益 数据服务层：属于实时库的核心层，可进行数据管
增长的业务系统的需要，而此时则必须对相关硬件以及 理服务、数据源管理服务、网络管理服务，在整个系统
软件进行升级改造。传统的升级方法是采购更高性能 中起到了关键作用。
的服务器，对处理器、内存、硬盘进行升级扩容，由此 系统接口层：主要是对数据服务层进行封装，以接

90 2019第八届深圳国际智能交通与卫星导航位置服务展览会(2019.6.20-6.22深圳会展中心)www.its-expo.com

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