油气生产实时数据快速索引算法应用研究

摘要

近年来，物联网技术在各领域得到突飞猛进的发展，中国石油为加快业务领域信息化建设，开始着手建设油气生产物联网。在油气生产物联网中，实时数据库系统是位于应用服务层和生产数据采集层之间的开放式结构。需要在特定时间限制内快速检索出满足条件的实时生产数据。索引是实现对数据进行快速检索的一种有效工具。在油气生产物联网建设过程中，研究建立一种适合实时内存数据库的索引机制就具有了突出的意义。
　　本文首先介绍几种数据库中常用的索引技术。重点详细介绍了T树和B+树的索引机制和其具体的插入、查询和删除方法。然后总结出这些传统索引算法在物联网实时数据库中的不足之处。然后在传统索引技术的基础上引用一种最新的树结构:L+树，并对其算法进行重点研究，总结出其对T树最大的改进之处:在每个结点中加入了一个后继结点指针，便于对数据的快速范围查询操作。通过理论证明这个改进可以使系统实现对数据的快速范围检索功能，通过它可以在进行查找操作时节省大量的时间。
　　接着，结合物联网系统的整体设计，需要在物联网中通过建立实时数据库平台实现生产数据自动采集、快速查询、远程监控、生产预警，支持油气生产过程管理，进一步提高油气田生产决策的及时性和准确性。为实现系统对生产数据进行快速检索的特殊需求，将L+树索引算法应用到实时数据库的设计中。具体步骤如下:首先建立L+树索引应用模型，主要包括缓存数据模块、L+树索引模块、数据采集模块、综合应用模块、数据处理模块等五大模块，并对各模块的具体功能做了详细介绍;紧接着详细介绍了L+树索引模型的功能应用流程，并对各流程进行了简单介绍。
　　最后，通过matrikonOPC服务器模拟出实验所需的数据点数，在设计完成的实时数据库系统（对比实验时实时数据库提前创建好了T树索引和L+树索引）中建立相对应的OPC服务器数据接口，模拟检测出实时数据库的实时采集性能，即对数据的查询性能和插入性能进行了测试，实验证明L+树具有比T树更好的查询性能，并且能满足尽量提高内存空间利用率、实现快速查找系统中实时数据的特定需求。

目录

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摘要

插图索引

附表索引

第1章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 油气生产物联网国内外现状和发展趋势分析

1．2．1 国外现状和发展趋势

1．2．2 国内现状和发展趋势

1．3 索引技术应用情况

1．4 研究内容

1．5 论文组织结构

第2章 常用内存索引算法

2．1 索引技术综述

2．2 平衡二叉树索引机制

2．2．1 AVL树的定义

2．2．2 AVL树的基本操作

2．2．3 AVL树总结

2．3 B+树索引机制

2．3．1 B+树的定义

2．3．2 B+树的基本操作

2．3．3 B+树总结

2．4 T树索引机制以及实现

2．4．1 T树的定义

2．4．2 T树的基本操作

2．4．3 T树算法总结

2．5 本章小结

第3章 L+树索引算法研究与物联网平台设计

3．1 引入L+树索引算法

3．2 L+树索引算法研究与实现

3．2．1 L+树定义与结点结构

3．2．2 L+树操作

3．2．3 性能分析

3．3 油气生产物联网需求分析

3．4 物联网平台设计

3．4．1 建设内容与规模

3．4．2 功能架构方案

3．4．3 体系架构方案

3．4．4 系统接口及集成设计

3．5 实时数据库的相关应用

3．5．1 实时数据库与油气生产物联网的关系

3．5．2 实时数据库数据采集方式

3．6 本章小结

第4章 L+树索引在实时数据库系统中的应用

4．1 建立L+树索引应用模型

4．2 L+树索引应用模型模块

4．2．1 缓存数据模块

4．2．2 L+树索引模块

4．2．3 数据处理模块

4．2．4 综合应用模块

4．2．5 数据采集模块

4．3 L+树索引应用模型的应用

4．3．1 模型的建立

4．3．2 查询流程

4．3．3 删除操作

4．3．4 插入操作

4．3．5 修改操作

4．4 实时数据库索引机制

4．4．1 索引的存放位置

4．4．2 索引管理

4．4．3 索引的使用

4．4．4 索引的保存

4．4．5 索引的修改

4．4．6 索引的删除

4．5 L+树与T树测试对比分析

总结与展望

参考文献

致谢

附录A 攻读学位期间所发表的论文

附录B 攻读学位期间所参与的项目