面向农业物联网的异构数据存储方法研究
| 致谢 | 第4-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| 1.文献综述 | 第8-13页 |
| 1.1 农业物联网发展概述 | 第8-9页 |
| 1.2 农业物联网中的数据存储技术概述 | 第9-10页 |
| 1.3 数据存储技术的发展现状 | 第10-11页 |
| 1.3.1 结构化数据存储方法 | 第10页 |
| 1.3.2 非结构化数据存储技术 | 第10-11页 |
| 1.4 异构数据集成发展现状 | 第11-13页 |
| 1.4.1 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4.2 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 2.引言 | 第13-15页 |
| 3.农业物联网异构数据特点及存储效率分析 | 第15-26页 |
| 3.1 农业物联网的数据特点分析 | 第15-16页 |
| 3.1.1 农业物联网数据的海量化 | 第15-16页 |
| 3.1.2 农业物联网数据异构化 | 第16页 |
| 3.2 异构条件下存储效率分析 | 第16-24页 |
| 3.2.1 实验环境 | 第17-18页 |
| 3.2.2 数据类别特征 | 第18-23页 |
| 3.2.3 数据块大小特征 | 第23-24页 |
| 3.3 小结 | 第24-26页 |
| 4.UDM模型设计 | 第26-31页 |
| 4.1 统一数据对象 | 第26-27页 |
| 4.2 统一数据类型 | 第27-29页 |
| 4.3 映射规则 | 第29-30页 |
| 4.4 小结 | 第30-31页 |
| 5.HDIP平台设计 | 第31-45页 |
| 5.1 架构设计 | 第31-33页 |
| 5.1.1 物理架构 | 第31-32页 |
| 5.1.2 逻辑架构 | 第32-33页 |
| 5.2 元数据模型的设计 | 第33-42页 |
| 5.2.1 元数据概念 | 第33-35页 |
| 5.2.2 元数据逻辑架构 | 第35-37页 |
| 5.2.3 基于元数据的UDO数据流 | 第37-38页 |
| 5.2.4 基于元数据的UDO事务 | 第38-39页 |
| 5.2.5 基于元数据的两级映射 | 第39-42页 |
| 5.3 统一数据存储 | 第42页 |
| 5.4 统一数据检索 | 第42-44页 |
| 5.5 小结 | 第44-45页 |
| 6. HDIP与小麦农情监测数据存储系统原型实现 | 第45-53页 |
| 6.1 HDIP平台核心对象 | 第45-49页 |
| 6.1.1 统一接口设计 | 第46-47页 |
| 6.1.2 HDIP服务与交互界面 | 第47-49页 |
| 6.2 小麦农情监测数据存储系统原型 | 第49-52页 |
| 6.2.1 基于HDIP的总体架构 | 第49-50页 |
| 6.2.2 基于HDIP的数据结构 | 第50-51页 |
| 6.2.3 大田环境监测物联网系统原型 | 第51-52页 |
| 6.3 小结 | 第52-53页 |
| 7.总结与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| ABSTRACT | 第57页 |
