是数据库访问结构上，有两种，一种是直接客户端访问数据库，一种是客户端通过服务端的应用

直接客户端访问数据库的方式，称为两层数据库应用，数据处理逻辑、用户交互合二为一，客户端编程既要清楚数据库的数据结构，又要考虑怎么与用户交互，编程复杂，不便于软件的团队开发，同时数据库的结构暴露在客户端，不利于保密。而且当客户需求改变时，数据库结构改变了，客户端程序都得重写，不便于数据库应用功能的扩展。

客户端通过服务端的应用访问数据库的方式，称为多层数据库应用，通常为三层，即所谓的表现层、业务层和数据层。表现层（也就是客户端）用于和用户交互，提供用户界面及 *** 作导航服务；业务层用于业务处理，提供商业逻辑等各种约束；数据层用于数据的集成存储。

有点复杂。简单一点讲，三层数据库应用就象我们用的电脑，应用程序相当于客户端，API相当于业务层， *** 作系统底层的东西相当于数据层。这样，你开发应用程序（客户端）只要知道API怎么用就可以了，不需要知道 *** 作系统底层的东西。 *** 作系统改了（从WIN98、到XP、到WIN7，从32位到64位），只要API接口没变，你的应用程序就还可以运行。你的应用程序要增加功能，API接口不需要改， *** 作系统底层也不需要改。这样，才可能有不同的人开发出各种各样的应用程序。你想想，如果没有API，每个人开发的应用程序都直接与 *** 作系统底层打交道， *** 作系统一变，这些应用程序还能用么？多层数据库应用的道理就是这样。

结构化查询语言（Structured Query Language）简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。

结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式。

所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统，可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。

用途：更新表中原有数据

单独使用，使用where匹配字段

set后面，更新字段值，既可以一次一项，也可以一次多项

例：

“Person”表中的原始数据:

LastName FirstName Address City

Nilsen Fred Kirkegt 56 Stavanger

Rasmussen Storgt 67

运行下面的SQL将Person表中LastName字段为”Rasmussen”的FirstName更新为”Nina”：

UPDATE Person SET FirstName = 'Nina' WHERE LastName = 'Rasmussen'。

能够给出数据库物理存储结构与物理存取方法的不是外模式。正确是内模式。内模式又称存储模式，对应于物理级，它是数据库中全体数据的内部表示或底层描述，是数据库最低一级的逻辑描述，它描述了数据在存储介质上的存储方式和物理结构，对应着实际存储在外存储介质上的数据库。内模式由内模式描述语言来描述、定义所有内部记录类型、索引和文件的组织方式，以及数据控制方面的细节，它是数据库的存储观。

一个实时数据库系统的优劣，主要体现在它提供的功能是否齐备，系统性能是否优越，能否完成有效的数据存取，各种数据 *** 作、查询处理、存取方法、完整性检查，保证相关的事务管理，事务的概念、调度与并发控制、执行管理及存取控制，安全性检验。

以下是力控的系统结构图系统组成：由采集站DA、数据服务器、 WEB服务器、客户端组成，同时和关系数据库进行有效的数据交换，DCS的数据经过DA进行采集，由DA SERVER送到数据服务器，数据服务器再有效的送给其它客户端。

pSpace实时数据库服务器主要由以下几部分构成：

pSpace Server：

负责整个pSpaceTM应用系统的实时数据处理、历史数据存储、统计数据处理、数据服务请求、事件触发器管理、调度管理、资源管理、系统配置等。

pSpace Data Service：

为第三方厂家的软件访问pSpaceTM Server时提供数据服务功能，包括：OPC Server、DDE Server、ODBC Router、Base API接口等

pSpace COM SDK：

COM SDK为用户开发基于pSpaceTM Server的应用程序提供基于COM对象的编程接口。

pSpace Visual ActiveX：

是一组开放的控件，如：数据控件、文本控件、棒图控件、趋势控件等，控件可以直接访问实时数据库和关系数据库的数据。

pSpace DA Server数据采集器：

pSpaceTM DA server是数据采集站的设备通讯管理服务程序，用于系统和DCS、PLC等数据源之间的数据交换，具有自动网络通信负荷平衡功能和断线数据缓冲功能。

pSpace的Web服务器

使用IIS作为Web管理服务器，用图形客户端生成Web网页；

使用pSpace Visual ActiveX自行创建Web服务器和Web网页；

使用pSpace Webserver，用图形客户端生成Web网页；

pSpace 客户端

监控组态软件：力控Forcecontrol系列；

Microsoft Excel：采用标准EXCEL加载宏方式通过网络访问数据库；

“瘦”客户端：Microsoft Internet Explorer 50或以上版本的浏览器；

Visual ActiveX：pSpace可视化控件工具包是为建立客户端连接而提供的客户端产品；它包括一组ActiveX控件，如：数据控件、文本控件、棒图控件、趋势控件等；

二次开发工具及访问接口

标准访问接口供客户端程序调用或第三方软件访问使用，因此接口的完整性、开放性决定实时数据库二次开发的性能的优劣，pSpace访问接口及开发工具主要包括以下几种：

1）DBI API

DBI是一套实时数据库访问接口，给用户提供底层编程接口，通过它可以与客户端连接，对数据库进行数据读写，满足继线重连功能，可以获取数据库结构信息，动态控制变化数据集，DBI接口采用了快速数据访问机制，数据访问吞吐量可达到11万次/秒，可以适合过程仿真、优化控制、专家诊断等多种行业应用。

2）COM SDK

SDK是为用户开发基于pSpaceTM Server的应用程序提供基于COM对象的编程接口，用COM SDK编写的一个实例可以同时连接多个Server，也可以用COM SDK同时建立多个实例，提供面向对象的类库供用户开发应用程序，用户使用该工具编程可以提高开发效率，该工具可以在VC++，VB，VBScript，net等开发环境下使用。

3）OLE DB Provider

应用程序提供pSpace Server数据库的ADO访问接口。

4）DAI SDK

pSpace的数据源采集接口的开放工具，DAI采集接口软件都可以单独运行在一台网络结点机，并可在远程对其进行配置与监控，具备以下功能：

DAI 可以直接利用原有的力控组态软件的驱动程序；

DAI 具备断线缓存功能；另外DAInterface还要增加几个接口；

DAI 支持XML、CSV文件接口，可采集离线数据源。

实时数据库性能指标：

从实时数据库运行环境来看，实时数据库系统的除了自身的软件性能外，还取决于所使用的 *** 作系统、硬件环境等。

单台服务器容量可达12,0000点以上；

历史数据库支持unix linux windows等64位 *** 作系统；

完整的事件记录系统，所有 *** 作员的动作均被检查并记录，可作为跟踪依据；

功能强大的压缩算法：按高压缩格式保存数据,采用死区和变化率压缩，压缩比为1:30；

支持优化旋转门算法对历史数据进行压缩；

专用的磁盘存贮算法来保证对长年形成的海量历史数据的快速查询；

支持的浮点型、布尔型、字符串型、等常见数据类型及“任意”类型；

数据库吞吐量支持每秒写入/查询20,000个数据点；

支持历史数据库在线备份，多服务器并发处理；

支持数据库冗余；

IO数据采集断线重连：通讯故障能够自动恢复，I/O时间同步；自动补偿 PC 时钟偏差。

构建企业信息门户

力控pSpace可以为企业在创建基于Internet/Intranet的网络信息门户时提供完整的软件解决方案，同时支持PDA掌上终端访问力控的WEB服务器。

对pSpaceTM Server的数据进行Web管理有以下几种方式：

使用IIS作为Web管理服务器，将通用流程画面转换为Web网页，整个系统与WIN系统无缝集成，基于WEB组态的工具控件包通过相应的检索便可以进行查询，能够直接生成WEB页面；

使用组态软件创建Web服务器和Web网页然后发布；

用户使用pSpaceTM Visual ActiveX自行创建Web服务器和Web网页；

用户可以使用自己熟悉的网站开发工具如：FrontPage、Dreamweaver、ASP等创建主页，设立网站，并在网页中嵌入pSpace Visual ActiveX中的控件建立pSpaceTM Server的数据显示。

特点如下：

Web页面与过程画面的高度同步

pSpace Web Server实现了服务器端与客户端画面的高度同步, 在浏览器上可以同时浏览多个过程画面, 看到的图形界面与通用组态软件生成的过程画面效果完全相同，数据采用变化传输的方式，具有更快的运行与数据更新速度。

企业级Web服务器

pSpace Web Server专为构建企业级Web服务器而设计，具备高容量的数据吞吐能力和良好的健壮性，力控Web Server支持多达500的客户端的同时访问。

完善的安全机制

pSpace Web Server提供完善的安全管理机制。只有授权的用户才能修改过程参数。使用pSpace Web Server时，管理员尽可安心，不必担心非法或未授权的修改。

客户端

力控实时历史数据库管理系统提供了基本的客户端组态工具，开放的接口可以高级应用中的资产管理、设备诊断等管理客户端的开发，每个客户端应用软件都可以与pSpace Server运行在同一台计算机上，也可以分布式地运行在其它网络结点机上。

1）管理工具Admin

pSpace系统配置工具。包括：在线配置数据库点、采集接口、监控服务器和采集器状态，启、停远程服务等。

2）Forcecontrol组态软件

完成生产调度系统的实时监控，曲线分析、生产报表、报警、事件等。

3）Excel Add-In：Excel加载宏，完成功能包括：

查询原始数据；

查询当前数据；

利用索引点查询过滤数据；

查询数据的采样值；

查询统计值（最小值、最大值、平均值、标准方差、累计值、计数值）；

显示、导入、导出标签；

导入、导出数据；

显示、导入、导出消息；

显示采集接口；

4）pBatch

批量生产工艺数据的检索和表示，可跟踪与批量生产相关的各种信息。

5）Alarm Server

报警服务器。

6）SNMP Agent：

网络管理工具，可以在线诊断网络设备。

上层应用工具

报表工具：

可以在力控®的万能报表工具中获取实时数据库的各种过程数据，完成数据的查询与计算；建立易用、灵活、强大的报表系统。

设备运行诊断工具：

生产设备运行诊断工具可以方便地了解运行设备故障事件发生的时间、地点、状态和原因，从而降低设备维护成本。

趋势组记录工具：

提供了非常丰富的趋势记录功能，实时趋势和历史趋势记录允许趋势曲线多层重叠，可以通过颜色区分好数据和坏数据，可以显示数据的采样周期、数值精度和曲线变化情况。

图形分析工具：

包括直方图、饼图、面积图等十种图形分析工具，非常方便数据的显示与比较。图形具有透明性，从而更加容易地观察到数据之间的差别。

趋势曲线放大镜：

利用趋势曲线的放大镜工具，可以放大任何时间的实时和历史曲线，非常方便地分析时间序列的数据。通过趋势曲线的滚动按钮，可以前后滚动查看趋势曲线的变化情况。

成本核算工具：

内嵌成本核算模板工具，包括核算体系（生产基本单位核算、财务核算及其报表）、预算和考核体系、信息实时查询（收率、消耗、能耗等）、成本统计报表。

质量分析工具：

提供质量分析模板工具，将生产过程的实时数据和质量点的采样数据进行比较，在线进行评估，以便生产管理人员及时掌握各个产品的质量数据。长期保存质检数据，便于质量分析。

安全性及用户管理

网络安全

在进行项目设计时，在数据采集站可进行双网卡配置以保证生产网和管理网的物理隔离，DA SERVER采集站软件设计中可以保证数据单项传输，防止管理网的干扰生产网。

用户管理

实时数据库提供了完备的安全保护机制，以保证生产过程的安全可靠，用户管理具备多个级别，并可根据级别限制对重要工艺参数的修改，以有效避免生产过程中的误 *** 作。

实时数据库提供了安全区的概念，同级别，不同安全区的数据不可以互相 *** 作，保证了数据的分布式的管理。

提供基于远程的用户管理，增加更多的用户级别及安全区，管理所有用户的远程登陆信息。

加密管理：

支持工程加密，用户可以通过加密锁自己定义工程密码，没有此加密锁任何非法用户无法侵入，保护了自己的工程结构；

*** 作事件：

可以详细的记录 *** 作事件和系统事件，方便事故追忆；

开机自动运行设置、有效的屏蔽系统键盘，可以防止非法用户入侵；

数据采集器DA SERVER

DA SERVER 是Server 与各种数据源之间的接口，DA SERVER具有自动网络通信负荷平衡功能和断线数据缓冲功能，DA SERVER可以和Server运行在同一服务器内，也可以运行在不同的前端机上，通过TCP/IP与Server通信。

DA SERVER主要有以下几种：

DA SERVER：专用的数据采集服务器，通过它中心服务器可以采集各种DCS、PLC、FCS等I/O设备的数据，DA SERVER可以集成HMI/SCADA组态软件的数据采集接口，对于已经安装运行了组态软件的SCADA工作站，通过该数据采集器可以很方便地将SCADA数据采集到Server中。

MOPC：通过该数据采集器，Server可以采集其他各种第三方的OPC Server的数据。

性能

支持通过RS232、RS422、RS485、电台、电话轮巡拨号、以太网、移动GPRS、CDMA、GSM网络等方式和设备进行通讯；

开发环境下具备在线诊断设备通讯功能，可以动态的打开、关闭设备，通讯故障后具备自动恢复功能；

支持控制设备和控制网络冗余，控制设备进行切换时，通讯会自动切换；

支持多种协议的设备挂在一条通讯链路上与DA SERVER进行通讯，方便电台等远程通讯；

支持与设备采取主从、主主、从主等多种交互机制来进行通讯，比如对MODBUS标准协议设备，支持主与从2种方式与设备通讯；

可以采集带时间戳的数据，毫秒级数据采集速率，实现历史数据向实时数据库的回插功能，可以采集记录仪、录波器数据，支持SOE，完成事件监视。

支持的设备种类

支持主流的DCS、PLC、DDC、现场总线、智能仪表等1000多种厂家设备的通讯；也可以按照用户提出的通信协议和硬件接口，在较短时间内开发新的驱动程序。

无所不在的移动通讯

所有设备的驱动程序支持通过移动GPRS、CDMA网络与控制设备进行通讯，DA SERVER节点与其远程DA SERVER节点也可以进行移动通讯；

DA SERVER移动数据服务器与远程设备的通讯为并发处理、完全透明的解决方案，消除了一般软件采用虚拟串口方式造成数据传输不稳定的隐患，有效的流量控制机制保证了远程应用中节省通讯费用；

支持设备主动通过GPRS上传数据的方式进行数据传输。

典型企业信息化应用

胜利油田油气集输公司是胜利油田从事油气集输的专业化生产企业，主要担负胜利油田原油外输、天然气生产集输及轻烃生产任务。管理着9个气田，187口气井，24座集配气站，总长240公里的天然气输气管道和220公里的输油管道，8座大中型输油站库，2座压气站和3套轻烃回收装置。所辖13个三级单位，具有点多、线长、面广、易燃易爆、高温高压的特点。

该系统对油田的原油库和压气站等身产装置进行网络信息处理。该信息系统集成了多种设备，信息集成使用了OPC、DDE、ODBC、PROFIBUS、MODBUS、RS485等多种网络采集方式进行数据处理，是一个典型的分布式采集，集中管理的大型网络信息化系统。

胜利油田原油库控制系统主要选用了SIEMENS 控制系统，在压气站中， 50万岗位使用Honeywell的S9000型号的DCS控制系统；SW64岗位是美国库伯公司的RR控制器；二次增压岗位使用日本Omron的控制器；离心机岗位是横河CS1000型号的DCS控制系统；配气岗位是美国SIXNET公司的ST-GT-1210控制器；热煤炉岗位控制系统是三菱的PLC；配电岗位设有许继的配电保护及监控系统。

pSpace在应用中有效的集成了以上系统，从监测和考核原材料及水、电、气、风的用量入手，减少能耗物耗，对优化生产过程，提高生产运行效率起到了关键的作用。

典型先进控制方案

pSpace支持与国外的各种数据库进行数据交互，比如INFOPLUS、PI、PHD等，通过pSpace SERVER可以在国内外的各种平台上进行上层应用、专家诊断、先进控制等，下面是一个电厂设备诊断的应用，pSpace SERVER通过各种接口将现有SIS系统、小神探系统、新增的断路器和各种辅机监测系统集成为一个整体，其中，状态检修系统需要的绝大部分实时数据都取自SIS系统的PI实时数据库，因此，PI数据库和力控实时数据库之间的接口是整个系统集成的关键，接口Gateway的性能将直接决定整个状态检修系统的性能。

随着机器学习的发展，过去传统的结构化数据分析方法已经不能满足我们的需求了。如何在神经网络中利用非结构化数据是很重要的一点。所以很多研究者致力于将非结构化数据处理成结构化数据的工具开发。将非结构化数据转化为结构化数据有以下几个方法：

1 传统方法——树

虽然绝大多数数据是非结构化格式的，但是结构化数据普遍存在于各类商业应用软件和系统中，例如产品数据存储，交易日志，ERP和CRM 系统中都存在大量结构化数据，这些结构化数据仍应用着陈旧的数据技术处理，如基于规则的系统，决策树等。这样的方法需要人工进行特征提取， *** 作繁琐且需要耗费大量人力进行数据标签。

非结构化数据，也就是通常使用的杂乱无章的文本数据。非结构化数据通常是不能用结构化数据的常规方法以传统方式进行分析或处理的，所以这也成为AI领域一个常见的难题，要理解非结构化数据通常需要输入整段文字，以识别其潜在的特征，然后查看这些特征是否出现在池中的其他文本中。因此，在处理此类任务时，深度学习以其出色的特征提取能力一骑绝尘，于是所有人都开始想着把神经网络用在结构化数据上——建个全连接层，把每一列的内容作为输入，再有一个确定好的标签，就可以进行训练和推理了。

2 新型利器——深度学习

需要寻找结构化数据的语义，目前要解决的问题主要有：

①数据清洗。要在结构化数据 AI 应用上有所成果，首先需要解决人工数据清洗和准备的问题，找到极少或者没有人为干预的自动化方法，才能使得这一应用可落地可拓展。

②异构数据。处理结构化数据的其中一大挑战在于，结构化数据可能是异构的，同时组合了不同类型的数据结构，例如文本数据、定类数据、数字甚至图像数据。其次，数据表有可能非常稀疏。想象一个 100 列的表格，每列都有 10 到 1000 个可能值（例如制造商的类型，大小，价格等），行则有几百万行。由于只有一小部分列值的组合有意义，可以想象，这个表格可能的组合空间有多么「空」。

③语义理解。找到这些结构化数据的语义特征。处理结构化数据并不仅仅依赖于数据本身的特征 (稀疏，异构，丰富的语义和领域知识），数据表集合 (列名，字段类型，域和各种完整性约束等）可以解码各数据块之间的语义和可能存在的交互的重要信息。也就是说，存储在数据库表中的信息具有强大的底层结构，而现有的语言模型（例如 BERT）仅受过训练以编码自由格式的文本。

3 结构化数据清洗

除了某些特定的需求外，经过预处理之后的结构化数据，应该满足以下特点：

①所有值都是数字–机器学习算法取决于所有数据都是数字；

②非数字值（在类别或文本列中的内容）需要替换为数字标识符；

③标识并清除具有无效值的记录；

④识别并消除了无关的类别；

⑤所有记录都需要使用相同的一致类别。

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