本技术属于数据管理技术领域,详细介绍了一种创新的工业数据库管理系统。该系统核心包括数据采集、行为获取、预测访问和数据缓存四大模块,旨在高效采集生产数据,优化工业流程。
背景技术
工业数据库是一种专门用于工业自动化和控制系统的数据库,它通常用于存储和管理工业过程中产生的数据和信息。工业数据库可以实时采集、存储和处理工业过程中产生的数据和信息,以便及时进行控制和调节,从而优化工艺流程,提高生产效率和质量。
工业数据库可以对工业过程中的数据和信息进行分析和挖掘,以便发现潜在的问题和优化空间,从而进一步提高生产效率和质量,用户通过访问工业数据库可以获取生产过程中的各种数据和信息,以便进行数据分析和优化,提高生产效率和质量,降低生产成本和风险。工业数据库将常用的数据缓存至内存空间,可以大大减少磁盘访问次数,从而提高数据库的访问速度和性能。
但在实施相关技术方案的过程中,发现至少存在存下技术问题:工业过程中产生的数据和信息通常非常庞大,涉及到多个参数和变量,且具有较高的复杂度,若不同用户访问工业数据库的内容不同,且内存空间没有足够的大小来存储所有用户常访问的内容,那么在读取数据时容易先从磁盘中读取数据,然后再将数据传输至内存中,最后再由CPU进行处理,这个过程需要消耗大量的时间和资源,从而导致系统的响应速度慢,导致获取用户读取数据的效率低,降低用户体验的同时不利于生产效率和质量的提升。
实现思路