物联网绑定数据库怎么用

使用数据模型QSqlTableModel。获取查询记录数语句，不同数据库类型不同sql语句，物联网绑定数据库使用数据模型QSqlTableModel，物联网是对物体信息的智能化感知、识别、传输和控制。物联网基于互联网及其它所有可用网络承载和传输信息，让所有具有独立地址的普通物理对象形成全联通的网络。

设备管理，用户管理，数据传输管理，数据管理。
1，设备管理：设备管理顾名思义就是定义设备相关信息，如设备类型、设备属性等。注：定义设备的类型，一般由设备的制造商来定义，一种设备类型最重要的是关联到一套独有的数据解析方法，数据的存储方法，已经设备规格等数据，也只有设备的制造商才可以编辑有关设备类型的数据，而设备的使用者只能浏览设备类型的相关信息。
2，组织管理：在物联网卡平台中，所有的设备、用户、数据都是基于组织的管理的。用户管理：用户是基于一个组织下的人员构成，每个组织下面都有管理员角色，管理员可以为其服务的组织添加不同的用户，并分配每个用户不同的权限。注：一个用户也可以属于多个不同的组织，并且扮演不同的组织。
3，数据传输管理，定义针对一类型设备的数据传输协议，基本格式是：每一个设备都有唯一的序列号，但没有固定格式(因为每个制造商有自己的编码格式);命令码一般采用2位数字编码00~99;而数据部分是此条报文，所包含的数据部分，每个协议可以定义不同的解析方式，比如服务器在收到数据包后，会根据预先定义好的解析方式解析数据字段，并按照规则存储。
4，(1)权限管理，数据的权限是至关重要的。(2)大数据，物联网数据是一个海量的数据，我们可以根据这些数据来实现数据的可视化分析。(3)数据的导出，用户可以导出数据到本地做分析。
通过上述介绍我们知道，物联网卡管理平台由设备管理、用户管理、数据传输管理与数据管理四个板块构成，各个板块负责各，自数据查询、管理，通过网络系统与通信技术的彼此连接共同组建物联网卡平台系统，实现数据的即时连接查询。我们表示，物联网卡管理平台的出现是物联网技术发展到一定阶段的必然产物，也是物联网卡得以批量连接硬件设备的基础，通过物联网卡管理平台管理物联卡，对物联网卡发展趋势大有裨益。

物联网的核心是RFID即射频识别，俗称电子标签。

RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。一个完整的RFID系统通常由存储标识物信息的电子标签、用于读写标签数据的读写器以及进行数据处理的计算机软件组成。

RFID技术利用无线射频方式进行双向通信（交换数据）以达到自动识别目的，具有防水、防磁、耐高温、使用寿命长、读写距离远、标签上数据可以加密、数据存储容量大、存储信息可更改、可识别高速运动物体、可同时识别多个标签， *** 作快捷方便。

具备技术：

1、RFID技术

RFID技术是物联网中“让物品开口说话”的关键技术，物联网中RFID标签上存着规范而具有互通性的信息，通过无线数据通信网络把他们自动采集到中央信息系统中实现物品的识别。

2、传感器技术

传感器技术在物联网中传感器主要负责接收物品“讲话”的内容。传感器技术是从自然信源获取信息并对获取的信息进行处理、变换、识别的一门多学科交叉的现代科学与工程技术，它涉及传感器、信息处理和识别的规划设计、开发、制造、测试、应用及评价改进活动等内容。

3、无线网络技术

物联网中物品要与人无障碍地交流，必然离不开高速、可进行大批量数据传输的无线网络。无线网络既包括允许用户建立远距离无线连接的全球语音和数据网络，也包括近距离的蓝牙技术、红外技术和Zigbee技术。

物联网时代，大量的数据从不同的设备传感器产生，单机数据库系统肯定无法存储这么大量的数据，在选择数据库方面，肯定要选择具有分布式能力存储的数据库。

在物联网时代，数据之间还有一个非常重要的特性，那就是数据之间的关联性。不同的数据从相互连接的互联网设备传感器中产生，由于不同的传感器相互连接，协同工作和采集数据，如何将大量具有相互关联的数据保存在数据库，这里我推荐使用图数据库来进行存储。

图数据库相对于其他数据库来说，最大的优势就是查询数据之间的关联性会更加快速，消耗的时间会更短。打个比方，在社交网络中，我们想要查询在用户A的粉丝中，粉丝关注了B的用户。如果使用传统关系型数据库来存储用户的关注关系，在上面的数据统计中，要使用两层Join才能算出结果，而关系型数据库Join *** 作会很慢。使用图型数据库存储数据的话，图中的点为用户，边为用户的关注关系，在查询A的粉丝，同时粉丝也关注B的用户，只需要遍历两层关注关系就能很快查询到结果。

图数据库也属于NoSql数据库的一种，常用的图形数据库有，JanusGraph、Neo4j、Cayley、dgraph。不同的图数据库，底层实现也不尽相同。

JanusGraph是一种分布式图数据库，由Java语言开发，可以使用Hadoop生态存储系统作为数据源，构建出数据大图。是TiTan图数据库的开源版本，支持事务的ACID。

Neo4j是一种单机的图数据库，其优势就是能够快速安装并且使用，便于新同学上手。你的数据量一般不大的话，我推荐使用Neo4j，直接使用Neo4j相关的API就可以将数据模型图构建而出，然后使用Neo4jCypher查询语言，就可以分析数据，Cypher是一种类SQL的语言。

Cayley和Dgraph都是使用Go语言实现的图数据库，Go语言的最大特性就是其编译速度和开发便捷性，Cayley和Dgraph都支持分布式存储，不过都不支持SQL语言查询数据，Dgraph不支持事务，而Cayley支持事务，不过在开源社区，Dgraph比Cayley更加活跃，这里优先建议使用Dgraph作为物联网的存储数据库。

总体来说，在物联网时代，一定要学会使用图数据库，在分析大量数据之间的关联性时，图数据库就能够派上用场，图数据库最大的优势就是分析不同数据之间的关联性。

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