【摘 要】
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在大数据背景下,物联网技术的广泛应用产生了大量的时序数据.如何合理选择最适合的数据库来存储时序大数据是一个重要的研究内容.然而现有的数据库性能对比研究没有考虑数据的具体应用场景,缺乏特定场景下的性能对比实验.为了在存储时序大数据时能够从不同存储结构的数据库中选择最适合当前场景的数据库,文章对关系型数据库、本地NoSQL数据库以及公有云NoSQL数据库在燃气大数据的应用场景下进行了定量定性的实验与分析.实验结果表明,相比于关系型数据库,NoSQL数据库更加适合存储时序大数据.然后,进一步提出了针对不同应用场
【机 构】
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华南理工大学 计算机科学与工程学院,广东 广州 510006
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在大数据背景下,物联网技术的广泛应用产生了大量的时序数据.如何合理选择最适合的数据库来存储时序大数据是一个重要的研究内容.然而现有的数据库性能对比研究没有考虑数据的具体应用场景,缺乏特定场景下的性能对比实验.为了在存储时序大数据时能够从不同存储结构的数据库中选择最适合当前场景的数据库,文章对关系型数据库、本地NoSQL数据库以及公有云NoSQL数据库在燃气大数据的应用场景下进行了定量定性的实验与分析.实验结果表明,相比于关系型数据库,NoSQL数据库更加适合存储时序大数据.然后,进一步提出了针对不同应用场景下时序大数据的数据库选型建议.
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基于臭氧监测仪(ozone monitoring instrument,OMI)遥感数据、气象数据和社会经济数据,采用空间自相关、冷热点分析和相关系数法对长三角城市群2005—2019年对流层NO_2浓度的时空分布特征及影响因素进行研究。研究结果表明:1)OMI反演的对流层NO_2浓度与地面监测站点实测NO_2浓度呈正相关;2)2005—2011年间,长三角城市群对流层NO_2浓度一直呈现上升的趋
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