周   瑩 （1968-）

　　女，廣東，本科，廣東工業大學實驗教學部實驗師，研究方向為實驗教學與管理。

　　摘要：無線傳感器網絡是一門獲取和處理信息的新興技術，它以數據為中心,提供數據采集、處理和查詢功能，其根本任務是準確獲取物理世界的有價值信息。數據存儲和數據查詢是無線傳感器網絡研究中的重點和熱點問題.。本文探討了無線傳感器網絡的數據存儲與查詢技術。

　　關鍵詞：無線傳感器；數據存儲；數據查詢；查詢優化

　　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

　　無線傳感器網絡，就是由部署在監測區域內大量的廉價微型傳感器節點組成，節點之間通過無線通信方式形成一個多跳的自組織的網絡系統，該網絡的目的是節點之間能夠協作地感應、收集、處理和傳輸網絡覆蓋區域中感知目標的信息，并發送給信息收集者[1]。

　　1 無線傳感器的結構

　　無線傳感器網絡通常由一組帶有嵌入式處理器、傳感器以及無線收發裝置的節點以自組織的方式構成的無線網絡，通過節點的協同工作來采集和處理網絡覆蓋區域中的目標信息[2]。圖1是經常被引用的一個典型的網絡架構，傳感器節點部署在一個目標區域中，傳感器節點測得的信息如溫度、濕度、光照、壓力，速度等通過多跳的方式傳送到匯聚點，通過匯聚點連入，最后接入任務管理節點。任務管理節點具有人機界面，可以進行干預，遙控和管理。匯聚點是擁有具有較強通信能力和計算能力及資源的系統[3]。

圖1   WSN網絡體系結構

　　圖1只是一個典型的無線傳感器網絡系統架構，每個具體的實例會有各種不同，如信息傳送的方式，各傳感器節點互相連接的方式，路由的選擇，等等[4] [5]。

　　2 感知數據中心存儲技術

　　傳感器網絡中的數據存儲方式一般分為3種[6]：（1）外部存儲：數據集中存放在傳感器網絡外的中心處理設備（基站或網關）上。（2）本地存儲：感知數據產生后即存放在產生它的傳感器節點。（3）數據中心存儲(Data-Centric Storage，DCS)：給感知數據命名，根據感知數據名字存放在傳感器網絡中指定的位置。

　　使用外部存儲方法時，傳感器節點將所有采集的數據按事先指定的方式傳輸到中心節點進行分析和處理，存儲很簡單，但通信開銷大，中心及其周圍節點會成為系統性能的瓶頸，同時可能把一些用不到的數據也傳到中心節點，造成浪費。使用本地存儲方法時，存儲感知數據不需要耗費額外的通信能量，網絡傳輸的數據都是匯聚節點感興趣的數據，但是在查詢數據時要遍歷整個網絡，需要耗費大量能量，以數據為中心存儲的開銷則介于兩者之間[7]。

表1   3種存儲方式下網絡通信成本比較

　　表1對3 種存儲方式下的網內能量消耗情況進行了分析比較。其中，n 為網內節點個數；Dtotal為監測到的感知數據總個數；Q為查詢個數，每個查詢對應1個報文；Dq為Q個查詢返回的結果數據個數，每個數據對應1個報文。通過比較3種存儲方式可以得出如下結論：網絡規模較小時，如果感知數據的查詢頻率遠高于數據產生頻率，外部存儲方法是適用的。當網絡規模較大，如果感知數據的產生頻率高于查詢頻率，采用外部存儲易產生通信熱點，本地存儲和數據中心存儲方式更適用。隨著網絡規模的繼續擴大，當Dq>Q并且查詢存在聚合運算時，數據中心存儲方式的性能高于本地存儲方法。

　　3 查詢處理技術

　　無線傳感器網絡的數據查詢是根據用戶的需求，通過一定的執行策略，將查詢語句或者查詢數據包發送到數據源，取得數據結果，進行處理后返回給用戶的過程。查詢處理與路由策略、感知數據模型和數據存儲策略緊密相關，不可分割。

　　無線傳感器網絡的數據查詢包括兩個階段[8]：查詢注入傳感器網絡的階段與收集數據并返回給用戶的階段。如圖2所示，查詢注入傳感器網絡的階段包括如下過程： 用戶提交查詢請求、查詢解析、查詢優化、查詢分發。當這個階段執行完畢，用戶提交的查詢請求被解析與優化成有效的查詢計劃，并發送到傳感器節點，為下一步數據收集工作做好了準備。

圖2   傳感器網絡查詢過程

　　數據查詢的第二個階段是收集數據與返回查詢數據給用戶。圖3 給出了這個階段的典型描述。需要指出的是，為了有效利用傳感器的有效能量，這個過程往往要對所收集到的數據將進行網內處理，比如數據聚集、數據壓縮等操作。

圖3   查詢數據結果處理過程

　　根據用戶所感興趣的數據的類型，傳感器網絡的查詢可以分成以下幾類[9]：

　　(1) 快照查詢：查詢傳感器網絡當前或歷史的狀態，如在某一區域某個時間段溫度值。

　　(2) 持續查詢：在用戶指定的時間內持續不斷的監測傳感器網絡的狀態。如未來一個月的每天溫度值。

　　(3) 統計查詢：這類查詢一般要對所有或大部分節點所采集的數據進行訪問才能得到結論。如某一區域某段時間某一時間的平均溫度值。

　　(4) 多維查詢：這類查詢針對多個變量傳感器，進行多維查詢。如對溫度，濕度和光強三個變量同時查詢。

　　實際情況還可能是這幾種查詢的混合。每種類型的查詢都需要不同的查詢技術，一種類型的查詢技術并不見得適用于另一種類型的查詢。總之，傳感器網絡的查詢涉及到方方面面的技術，可以把這些技術按查詢過程組織成如圖4 所示的圖形。

圖4   傳感器網絡數據查詢技術

　　4  查詢的優化

　　選擇最好的查詢計劃的過程稱為查詢優化，通常做法的是枚舉所有可能的查詢計劃，估算每個計劃中每個操作符的開銷，然后從中選取開銷最小的查詢計劃。在傳感器網絡中，查詢優化可以集中式地處理，通常放在服務器端執行。查詢優化的目標是最小化傳感器網絡的總能量消耗，包括各節點進行數據處理的能源消耗和通信能源消耗。下面將采用基于代價的查詢優化方法來產生能量消耗最低的查詢執行計劃。

　　傳感器網絡遵循經典的關系型數據庫系統模式，當系統接收到一個查詢請求（如SQL語句）的時候，該查詢請求首先被解析，然后傳遞給查詢優化器，查詢優化器的作用是生成一個高效的查詢執行計劃，查詢計劃當中會說明查詢中不同操作（如join, selection, Projection）的執行順序然后對每一個不同的操作使用某一具體的算法（如sort-merge join, hash-join）來實施。一般來說，優化器的作用是搜索可能計劃的空間，通過比較各個計劃的預估費用來選取費用最低的查詢計劃，為了評估一個查詢執行計劃的費用，優化器必須依賴數據庫中各類數據的有關統計數據，如關系的大小，域的大小，謂詞(predicates)的選擇等，最后最優的查詢計劃被傳遞給查詢執行引擎加以執行。查詢引擎負責查詢執行，查詢的代數表示是一種邏輯表示，要在具體的節點上實施查詢，還必須將邏輯的代數表示轉換成物理的查詢計劃或命令。

　　節點的計算能力和能量都十分有限，因此傳感器網絡的查詢優化要盡量多地在服務器端執行。當客戶端對收到的查詢進行了一系列的變換和優化后（并且要求表達查詢的數據量要盡量的?。?，將選擇出最小的查詢計劃下發到網絡中，如果節點不是簇首，則直接將查詢轉發給自己的簇首，簇首收到查詢后，根據簇內節點信息，將查詢分解成子查詢分發給查詢相關的簇內節點上，非簇首節點根據查詢計劃的信息，按照計劃中指定的操作順序執行查詢，最后將符合條件的查詢結果返回給簇首節點，收到查詢結果（不僅是本簇內的結果信息，還包括其子簇的結果信息）的簇首節點將收到的結果進行處理，將處理后的結果包發送給其上層的簇首，上層簇首繼續該過程，直到結果返回給根節點，由根節點再將本周期的查詢結果傳送給客戶端。

　　為節省能量，我們將查詢下推至節點執行。節點對查詢操作的執行順序不同對應的能量消耗也不同。傳感器的能量消耗主要集中在通信和采樣兩方面[10]，因而，在不影響正常查詢執行的條件下，我們不僅要壓縮數據量的傳輸，減少通訊能量消耗，還要考慮到應用盡量減少采樣次數等有效方法，降低采樣能量消耗。

　　因此在執行某個查詢過程中，如何減少采樣次數也是延長節點壽命的關鍵。如果查詢語句中的某項操作不僅可以影響到其它的許多操作，而且相比較而言執行該語句所消耗的能量較少，那么就應該考慮調整該謂詞的執行順序，下面分兩種情況進行討論：

　　(1) 非聚集查詢

　　規則1：當選擇條件中無采樣屬性判斷時，則應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。

　　規則2：當選擇條件中的屬性包括采樣屬性時，按照屬性的采樣能量排列（這里設固有屬性的采樣能量為0），從小到大的順序采樣，每采樣一個屬性則判斷相應的謂詞表達式，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，如果在后續操作中沒有涉及到（涉及到的屬性可以在執行到該屬性時進行采樣），便不用采樣，否則繼續采樣后面的屬性。

　　舉例說明 查詢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

　　該查詢有3種查詢計劃：

　　計劃1：先將光和溫度進行采樣，然后再執行WHERE選擇操作語句。

　　計劃2：先采樣溫度的值，然后執行WHERE語句中的temperature >20℃字句，若滿足該語句條件，采樣光的值，最后執行WHERE語句中的light<100字句。

　　計劃3：先采樣光的值，然后執行WHERE語句中的light<100字句，若滿足該語句條件，采樣溫度的值，最后執行WHERE語句中的temperature>20℃字句。

　　通過實際測量得知，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語句中出現，因此計劃3是最優方案，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 。

　　(2)帶聚集的查詢

　　當聚集操作是 MAX，MIN等求最值的聚集函數時，則可以應用一些技巧節省采樣能源。例如，查詢2：查詢1天內溫度大于20℃的最高光度值，且每30s返回一次結果。

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

　　該查詢同樣有3種查詢計劃：

　　計劃1：先將光和溫度進行采樣，然后再執行WHERE選擇操作語句，最后比較當前光度值和其下層節點（離客戶端較遠）的最大值，大的作為最大值反饋給其上層節點（離客戶端較近）。
　　
　　計劃2：先采樣溫度的值，然后執行WHERE語句中的temperature>20℃字句，若滿足該語句條件，采樣光的值，做聚集，判斷當前光度值和其下層節點（離客戶端較遠）的最大值，大的作為最大值反饋給其上層節點（離客戶端較近）。

　　計劃3：先采樣光的值，然后做聚集，判斷當前光度值和其下層節點（離客戶端較遠）的最大值，若當前光度值較小，則直接將較大的值作為最大值反饋給其上層節點（離客戶端較近），不用采樣溫度值；若當前光度值較大，則然后采樣溫度值，執行WHERE 語句中的temperature>20℃字句，滿足條件后才將當前值反饋給其上層節點。

　　同查詢1，第3種方案最節省能量，為最優方案。上面通過調整采樣、選擇和聚集操作的順序進一步減少了節點在采樣方面所浪費的不必要的能量，節省大量的節點能源開銷，延長其使用周期。

　　5 小結

　　無線傳感器網絡綜合了傳感器技術、嵌入式計算技術、分布式信息處理技術和無線通信技術，能夠實時監測、感知和采集各種環境或監測對象的信息，并對其進行處理。由于其十分廣闊的應用前景，無線傳感器網絡相關的研究吸引了學術界和工業界的廣泛關注。本文針對無線傳感器網絡中的數據的特點，對無線傳感器網絡數據的存儲、查詢及其優化技術進行了深入的探討，以期提供一些有益的參考。

　　參考文獻

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