周   瑩 （1968-）

　　女，廣東，本科，廣東工業(yè)大學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)部實(shí)驗(yàn)師，研究方向?yàn)閷?shí)驗(yàn)教學(xué)與管理。

　　摘要：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是一門(mén)獲取和處理信息的新興技術(shù)，它以數(shù)據(jù)為中心,提供數(shù)據(jù)采集、處理和查詢(xún)功能，其根本任務(wù)是準(zhǔn)確獲取物理世界的有價(jià)值信息。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)查詢(xún)是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究中的重點(diǎn)和熱點(diǎn)問(wèn)題.。本文探討了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢(xún)技術(shù)。

　　關(guān)鍵詞：無(wú)線傳感器；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)；數(shù)據(jù)查詢(xún)；查詢(xún)優(yōu)化

　　Abstract: Wireless sensor networks(WSN) is a novel technology about acquiring and processing information,which is data centric and provides data collection，processing and query services。Its fundamental task is to accurately access to valuable information of the physical world. Data storage and query technology are the hot spots in the research of wireless sensor networks. This thesis discusses wireless sensor networks briefly and study data storage, query technology in details.

　　Key words: Wireless Sensor; Data storage; Data query; Query optimization

　　無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，就是由部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)大量的廉價(jià)微型傳感器節(jié)點(diǎn)組成，節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)無(wú)線通信方式形成一個(gè)多跳的自組織的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，該網(wǎng)絡(luò)的目的是節(jié)點(diǎn)之間能夠協(xié)作地感應(yīng)、收集、處理和傳輸網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域中感知目標(biāo)的信息，并發(fā)送給信息收集者[1]。

　　1 無(wú)線傳感器的結(jié)構(gòu)

　　無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)通常由一組帶有嵌入式處理器、傳感器以及無(wú)線收發(fā)裝置的節(jié)點(diǎn)以自組織的方式構(gòu)成的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)節(jié)點(diǎn)的協(xié)同工作來(lái)采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域中的目標(biāo)信息[2]。圖1是經(jīng)常被引用的一個(gè)典型的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，傳感器節(jié)點(diǎn)部署在一個(gè)目標(biāo)區(qū)域中，傳感器節(jié)點(diǎn)測(cè)得的信息如溫度、濕度、光照、壓力，速度等通過(guò)多跳的方式傳送到匯聚點(diǎn)，通過(guò)匯聚點(diǎn)連入，最后接入任務(wù)管理節(jié)點(diǎn)。任務(wù)管理節(jié)點(diǎn)具有人機(jī)界面，可以進(jìn)行干預(yù)，遙控和管理。匯聚點(diǎn)是擁有具有較強(qiáng)通信能力和計(jì)算能力及資源的系統(tǒng)[3]。

圖1   WSN網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)

　　圖1只是一個(gè)典型的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)，每個(gè)具體的實(shí)例會(huì)有各種不同，如信息傳送的方式，各傳感器節(jié)點(diǎn)互相連接的方式，路由的選擇，等等[4] [5]。

　　2 感知數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)技術(shù)

　　傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式一般分為3種[6]：（1）外部存儲(chǔ)：數(shù)據(jù)集中存放在傳感器網(wǎng)絡(luò)外的中心處理設(shè)備（基站或網(wǎng)關(guān)）上。（2）本地存儲(chǔ)：感知數(shù)據(jù)產(chǎn)生后即存放在產(chǎn)生它的傳感器節(jié)點(diǎn)。（3）數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)(Data-Centric Storage，DCS)：給感知數(shù)據(jù)命名，根據(jù)感知數(shù)據(jù)名字存放在傳感器網(wǎng)絡(luò)中指定的位置。

　　使用外部存儲(chǔ)方法時(shí)，傳感器節(jié)點(diǎn)將所有采集的數(shù)據(jù)按事先指定的方式傳輸?shù)街行墓?jié)點(diǎn)進(jìn)行分析和處理，存儲(chǔ)很簡(jiǎn)單，但通信開(kāi)銷(xiāo)大，中心及其周?chē)?jié)點(diǎn)會(huì)成為系統(tǒng)性能的瓶頸，同時(shí)可能把一些用不到的數(shù)據(jù)也傳到中心節(jié)點(diǎn)，造成浪費(fèi)。使用本地存儲(chǔ)方法時(shí)，存儲(chǔ)感知數(shù)據(jù)不需要耗費(fèi)額外的通信能量，網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)都是匯聚節(jié)點(diǎn)感興趣的數(shù)據(jù)，但是在查詢(xún)數(shù)據(jù)時(shí)要遍歷整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，需要耗費(fèi)大量能量，以數(shù)據(jù)為中心存儲(chǔ)的開(kāi)銷(xiāo)則介于兩者之間[7]。

表1   3種存儲(chǔ)方式下網(wǎng)絡(luò)通信成本比較

　　表1對(duì)3 種存儲(chǔ)方式下的網(wǎng)內(nèi)能量消耗情況進(jìn)行了分析比較。其中，n 為網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)；Dtotal為監(jiān)測(cè)到的感知數(shù)據(jù)總個(gè)數(shù)；Q為查詢(xún)個(gè)數(shù)，每個(gè)查詢(xún)對(duì)應(yīng)1個(gè)報(bào)文；Dq為Q個(gè)查詢(xún)返回的結(jié)果數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)1個(gè)報(bào)文。通過(guò)比較3種存儲(chǔ)方式可以得出如下結(jié)論：網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較小時(shí)，如果感知數(shù)據(jù)的查詢(xún)頻率遠(yuǎn)高于數(shù)據(jù)產(chǎn)生頻率，外部存儲(chǔ)方法是適用的。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大，如果感知數(shù)據(jù)的產(chǎn)生頻率高于查詢(xún)頻率，采用外部存儲(chǔ)易產(chǎn)生通信熱點(diǎn)，本地存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)方式更適用。隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的繼續(xù)擴(kuò)大，當(dāng)Dq>Q并且查詢(xún)存在聚合運(yùn)算時(shí)，數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)方式的性能高于本地存儲(chǔ)方法。

　　3 查詢(xún)處理技術(shù)

　　無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)查詢(xún)是根據(jù)用戶(hù)的需求，通過(guò)一定的執(zhí)行策略，將查詢(xún)語(yǔ)句或者查詢(xún)數(shù)據(jù)包發(fā)送到數(shù)據(jù)源，取得數(shù)據(jù)結(jié)果，進(jìn)行處理后返回給用戶(hù)的過(guò)程。查詢(xún)處理與路由策略、感知數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略緊密相關(guān)，不可分割。

　　無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)查詢(xún)包括兩個(gè)階段[8]：查詢(xún)注入傳感器網(wǎng)絡(luò)的階段與收集數(shù)據(jù)并返回給用戶(hù)的階段。如圖2所示，查詢(xún)注入傳感器網(wǎng)絡(luò)的階段包括如下過(guò)程： 用戶(hù)提交查詢(xún)請(qǐng)求、查詢(xún)解析、查詢(xún)優(yōu)化、查詢(xún)分發(fā)。當(dāng)這個(gè)階段執(zhí)行完畢，用戶(hù)提交的查詢(xún)請(qǐng)求被解析與優(yōu)化成有效的查詢(xún)計(jì)劃，并發(fā)送到傳感器節(jié)點(diǎn)，為下一步數(shù)據(jù)收集工作做好了準(zhǔn)備。

圖2   傳感器網(wǎng)絡(luò)查詢(xún)過(guò)程

　　數(shù)據(jù)查詢(xún)的第二個(gè)階段是收集數(shù)據(jù)與返回查詢(xún)數(shù)據(jù)給用戶(hù)。圖3 給出了這個(gè)階段的典型描述。需要指出的是，為了有效利用傳感器的有效能量，這個(gè)過(guò)程往往要對(duì)所收集到的數(shù)據(jù)將進(jìn)行網(wǎng)內(nèi)處理，比如數(shù)據(jù)聚集、數(shù)據(jù)壓縮等操作。

圖3   查詢(xún)數(shù)據(jù)結(jié)果處理過(guò)程

　　根據(jù)用戶(hù)所感興趣的數(shù)據(jù)的類(lèi)型，傳感器網(wǎng)絡(luò)的查詢(xún)可以分成以下幾類(lèi)[9]：

　　(1) 快照查詢(xún)：查詢(xún)傳感器網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前或歷史的狀態(tài)，如在某一區(qū)域某個(gè)時(shí)間段溫度值。

　　(2) 持續(xù)查詢(xún)：在用戶(hù)指定的時(shí)間內(nèi)持續(xù)不斷的監(jiān)測(cè)傳感器網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)。如未來(lái)一個(gè)月的每天溫度值。

　　(3) 統(tǒng)計(jì)查詢(xún)：這類(lèi)查詢(xún)一般要對(duì)所有或大部分節(jié)點(diǎn)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問(wèn)才能得到結(jié)論。如某一區(qū)域某段時(shí)間某一時(shí)間的平均溫度值。

　　(4) 多維查詢(xún)：這類(lèi)查詢(xún)針對(duì)多個(gè)變量傳感器，進(jìn)行多維查詢(xún)。如對(duì)溫度，濕度和光強(qiáng)三個(gè)變量同時(shí)查詢(xún)。

　　實(shí)際情況還可能是這幾種查詢(xún)的混合。每種類(lèi)型的查詢(xún)都需要不同的查詢(xún)技術(shù)，一種類(lèi)型的查詢(xún)技術(shù)并不見(jiàn)得適用于另一種類(lèi)型的查詢(xún)。總之，傳感器網(wǎng)絡(luò)的查詢(xún)涉及到方方面面的技術(shù)，可以把這些技術(shù)按查詢(xún)過(guò)程組織成如圖4 所示的圖形。

圖4   傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)查詢(xún)技術(shù)

　　4  查詢(xún)的優(yōu)化

　　選擇最好的查詢(xún)計(jì)劃的過(guò)程稱(chēng)為查詢(xún)優(yōu)化，通常做法的是枚舉所有可能的查詢(xún)計(jì)劃，估算每個(gè)計(jì)劃中每個(gè)操作符的開(kāi)銷(xiāo)，然后從中選取開(kāi)銷(xiāo)最小的查詢(xún)計(jì)劃。在傳感器網(wǎng)絡(luò)中，查詢(xún)優(yōu)化可以集中式地處理，通常放在服務(wù)器端執(zhí)行。查詢(xún)優(yōu)化的目標(biāo)是最小化傳感器網(wǎng)絡(luò)的總能量消耗，包括各節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的能源消耗和通信能源消耗。下面將采用基于代價(jià)的查詢(xún)優(yōu)化方法來(lái)產(chǎn)生能量消耗最低的查詢(xún)執(zhí)行計(jì)劃。

　　傳感器網(wǎng)絡(luò)遵循經(jīng)典的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)模式，當(dāng)系統(tǒng)接收到一個(gè)查詢(xún)請(qǐng)求（如SQL語(yǔ)句）的時(shí)候，該查詢(xún)請(qǐng)求首先被解析，然后傳遞給查詢(xún)優(yōu)化器，查詢(xún)優(yōu)化器的作用是生成一個(gè)高效的查詢(xún)執(zhí)行計(jì)劃，查詢(xún)計(jì)劃當(dāng)中會(huì)說(shuō)明查詢(xún)中不同操作（如join, selection, Projection）的執(zhí)行順序然后對(duì)每一個(gè)不同的操作使用某一具體的算法（如sort-merge join, hash-join）來(lái)實(shí)施。一般來(lái)說(shuō)，優(yōu)化器的作用是搜索可能計(jì)劃的空間，通過(guò)比較各個(gè)計(jì)劃的預(yù)估費(fèi)用來(lái)選取費(fèi)用最低的查詢(xún)計(jì)劃，為了評(píng)估一個(gè)查詢(xún)執(zhí)行計(jì)劃的費(fèi)用，優(yōu)化器必須依賴(lài)數(shù)據(jù)庫(kù)中各類(lèi)數(shù)據(jù)的有關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，如關(guān)系的大小，域的大小，謂詞(predicates)的選擇等，最后最優(yōu)的查詢(xún)計(jì)劃被傳遞給查詢(xún)執(zhí)行引擎加以執(zhí)行。查詢(xún)引擎負(fù)責(zé)查詢(xún)執(zhí)行，查詢(xún)的代數(shù)表示是一種邏輯表示，要在具體的節(jié)點(diǎn)上實(shí)施查詢(xún)，還必須將邏輯的代數(shù)表示轉(zhuǎn)換成物理的查詢(xún)計(jì)劃或命令。

　　節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力和能量都十分有限，因此傳感器網(wǎng)絡(luò)的查詢(xún)優(yōu)化要盡量多地在服務(wù)器端執(zhí)行。當(dāng)客戶(hù)端對(duì)收到的查詢(xún)進(jìn)行了一系列的變換和優(yōu)化后（并且要求表達(dá)查詢(xún)的數(shù)據(jù)量要盡量的小），將選擇出最小的查詢(xún)計(jì)劃下發(fā)到網(wǎng)絡(luò)中，如果節(jié)點(diǎn)不是簇首，則直接將查詢(xún)轉(zhuǎn)發(fā)給自己的簇首，簇首收到查詢(xún)后，根據(jù)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)信息，將查詢(xún)分解成子查詢(xún)分發(fā)給查詢(xún)相關(guān)的簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)上，非簇首節(jié)點(diǎn)根據(jù)查詢(xún)計(jì)劃的信息，按照計(jì)劃中指定的操作順序執(zhí)行查詢(xún)，最后將符合條件的查詢(xún)結(jié)果返回給簇首節(jié)點(diǎn)，收到查詢(xún)結(jié)果（不僅是本簇內(nèi)的結(jié)果信息，還包括其子簇的結(jié)果信息）的簇首節(jié)點(diǎn)將收到的結(jié)果進(jìn)行處理，將處理后的結(jié)果包發(fā)送給其上層的簇首，上層簇首繼續(xù)該過(guò)程，直到結(jié)果返回給根節(jié)點(diǎn)，由根節(jié)點(diǎn)再將本周期的查詢(xún)結(jié)果傳送給客戶(hù)端。

　　為節(jié)省能量，我們將查詢(xún)下推至節(jié)點(diǎn)執(zhí)行。節(jié)點(diǎn)對(duì)查詢(xún)操作的執(zhí)行順序不同對(duì)應(yīng)的能量消耗也不同。傳感器的能量消耗主要集中在通信和采樣兩方面[10]，因而，在不影響正常查詢(xún)執(zhí)行的條件下，我們不僅要壓縮數(shù)據(jù)量的傳輸，減少通訊能量消耗，還要考慮到應(yīng)用盡量減少采樣次數(shù)等有效方法，降低采樣能量消耗。

　　因此在執(zhí)行某個(gè)查詢(xún)過(guò)程中，如何減少采樣次數(shù)也是延長(zhǎng)節(jié)點(diǎn)壽命的關(guān)鍵。如果查詢(xún)語(yǔ)句中的某項(xiàng)操作不僅可以影響到其它的許多操作，而且相比較而言執(zhí)行該語(yǔ)句所消耗的能量較少，那么就應(yīng)該考慮調(diào)整該謂詞的執(zhí)行順序，下面分兩種情況進(jìn)行討論：

　　(1) 非聚集查詢(xún)

　　規(guī)則1：當(dāng)選擇條件中無(wú)采樣屬性判斷時(shí)，則應(yīng)先判斷選擇屬性的真值，如果為真，則采樣投影操作中的采樣屬性。

　　規(guī)則2：當(dāng)選擇條件中的屬性包括采樣屬性時(shí)，按照屬性的采樣能量排列（這里設(shè)固有屬性的采樣能量為0），從小到大的順序采樣，每采樣一個(gè)屬性則判斷相應(yīng)的謂詞表達(dá)式，看是否能決定選擇條件的真值，如果能，則排在其后面的采樣屬性，如果在后續(xù)操作中沒(méi)有涉及到（涉及到的屬性可以在執(zhí)行到該屬性時(shí)進(jìn)行采樣），便不用采樣，否則繼續(xù)采樣后面的屬性。

　　舉例說(shuō)明 查詢(xún)1：采集溫度大于20℃且光小于100的溫度和光值。

　　SELECT temperature, light
　　FROM Sensors
　　WHERE temperature>20℃ AND light<100
　　SAMPLE 30 s
　　DURATION 1Day
　　VALUES WITHIN 1

　　該查詢(xún)有3種查詢(xún)計(jì)劃：

　　計(jì)劃1：先將光和溫度進(jìn)行采樣，然后再執(zhí)行WHERE選擇操作語(yǔ)句。

　　計(jì)劃2：先采樣溫度的值，然后執(zhí)行WHERE語(yǔ)句中的temperature >20℃字句，若滿(mǎn)足該語(yǔ)句條件，采樣光的值，最后執(zhí)行WHERE語(yǔ)句中的light<100字句。

　　計(jì)劃3：先采樣光的值，然后執(zhí)行WHERE語(yǔ)句中的light<100字句，若滿(mǎn)足該語(yǔ)句條件，采樣溫度的值，最后執(zhí)行WHERE語(yǔ)句中的temperature>20℃字句。

　　通過(guò)實(shí)際測(cè)量得知，采樣一次溫度所消耗的能量大于采樣一次光所需能量。由于光和溫度都在WHERE語(yǔ)句中出現(xiàn)，因此計(jì)劃3是最優(yōu)方案，在一定程度上可以減少采樣能量大的溫度傳感器采樣次數(shù) 。

　　(2)帶聚集的查詢(xún)

　　當(dāng)聚集操作是 MAX，MIN等求最值的聚集函數(shù)時(shí)，則可以應(yīng)用一些技巧節(jié)省采樣能源。例如，查詢(xún)2：查詢(xún)1天內(nèi)溫度大于20℃的最高光度值，且每30s返回一次結(jié)果。

　　SELECT MAX (light)
　　FROM Sensors
　　WHERE temperature>20℃
　　SAMPLE 30s
　　DURATION 1 Day

　　該查詢(xún)同樣有3種查詢(xún)計(jì)劃：

　　計(jì)劃1：先將光和溫度進(jìn)行采樣，然后再執(zhí)行WHERE選擇操作語(yǔ)句，最后比較當(dāng)前光度值和其下層節(jié)點(diǎn)（離客戶(hù)端較遠(yuǎn)）的最大值，大的作為最大值反饋給其上層節(jié)點(diǎn)（離客戶(hù)端較近）。
　　
　　計(jì)劃2：先采樣溫度的值，然后執(zhí)行WHERE語(yǔ)句中的temperature>20℃字句，若滿(mǎn)足該語(yǔ)句條件，采樣光的值，做聚集，判斷當(dāng)前光度值和其下層節(jié)點(diǎn)（離客戶(hù)端較遠(yuǎn)）的最大值，大的作為最大值反饋給其上層節(jié)點(diǎn)（離客戶(hù)端較近）。

　　計(jì)劃3：先采樣光的值，然后做聚集，判斷當(dāng)前光度值和其下層節(jié)點(diǎn)（離客戶(hù)端較遠(yuǎn)）的最大值，若當(dāng)前光度值較小，則直接將較大的值作為最大值反饋給其上層節(jié)點(diǎn)（離客戶(hù)端較近），不用采樣溫度值；若當(dāng)前光度值較大，則然后采樣溫度值，執(zhí)行WHERE 語(yǔ)句中的temperature>20℃字句，滿(mǎn)足條件后才將當(dāng)前值反饋給其上層節(jié)點(diǎn)。

　　同查詢(xún)1，第3種方案最節(jié)省能量，為最優(yōu)方案。上面通過(guò)調(diào)整采樣、選擇和聚集操作的順序進(jìn)一步減少了節(jié)點(diǎn)在采樣方面所浪費(fèi)的不必要的能量，節(jié)省大量的節(jié)點(diǎn)能源開(kāi)銷(xiāo)，延長(zhǎng)其使用周期。

　　5 小結(jié)

　　無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)綜合了傳感器技術(shù)、嵌入式計(jì)算技術(shù)、分布式信息處理技術(shù)和無(wú)線通信技術(shù)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)、感知和采集各種環(huán)境或監(jiān)測(cè)對(duì)象的信息，并對(duì)其進(jìn)行處理。由于其十分廣闊的應(yīng)用前景，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的研究吸引了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。本文針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、查詢(xún)及其優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行了深入的探討，以期提供一些有益的參考。

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