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基于数据库标签感知分片的制造过程测量数据分布式存储
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作者 王佺珅 张爱梅 《机电工程》 北大核心 2024年第1期149-157,共9页
针对零件在线测量过程中多种测量仪器无法协同存储、仪器内数据查询聚合困难等问题,对多工序测量仪器集群的数据分布式存储和共享方法进行了研究。首先,在多个嵌入式测量仪器中,移植非关系型数据库集群对零件数据进行了分布式存储,简化... 针对零件在线测量过程中多种测量仪器无法协同存储、仪器内数据查询聚合困难等问题,对多工序测量仪器集群的数据分布式存储和共享方法进行了研究。首先,在多个嵌入式测量仪器中,移植非关系型数据库集群对零件数据进行了分布式存储,简化了零件数据存储模型;然后,引入标签感知分片(tag-aware sharding),实现了零件不同工序测量数据的分类存储目的;最后,使用多个搭载嵌入式Linux系统的树莓派3B+开发板作为测量仪器系统平台,搭建了基于MongoDB数据库的在线测量分布式存储集群,通过大量测试数据验证了该集群在多节点存储时数据分布均匀、性能稳定;将存储集群与企业制造执行系统(MES)进行了对接,其可以实时监控分析零件测量数据,快速汇总所有测量节点内的工序数据并生成报表。研究结果表明:当集群中数据量达到7.2×10^(5)条时,单节点查询响应速度稳定在125 ms~208 ms范围内,相比哈希分片,其最高提升了88.15%;多节点协同查询响应速度为1308 ms,相比“升序键+搜索键”方案,其提升了了61.64%;多个测量节点内,1×10^(5)个零件数据聚合统计仅需5 s左右。该存储集群可以监控零件生产情况,在减少零件制造误差、提高制造效率和质量方面具有重要作用。 展开更多
关键词 零件在线测量 分布式数据存储 标签感知分片 MONGODB 嵌入式测量仪器 制造执行系统
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