PostgreSQL IoT,车联网 - 实时轨迹、行程实践 1
标签
PostgreSQL , 实时轨迹 , IoT , 车联网 , GIS
背景
车联网,IoT场景中,终端为传感器,采集各个指标的数据(同时包括时间、GIS位置信息,速度,油耗,温度,EDU采集指标),在运动过程中,通过GPS准实时上报到服务端。
服务端则通常根据设备(比如车辆)、时间范围,查询指定设备在某个时间区间的行程。
例如:
1、设备轨迹点表
create table tbl ( id int primary key, -- 主键 sid int, -- 传感器(车辆)ID xxx int, -- 行程ID geo geometry, -- 位置 att jsonb, -- 属性 crt_time timestamp -- 时间 );
2、查询
select * fr
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PostgreSQL pipelinedb 流计算插件 - IoT应用 - 实时轨迹聚合
标签 PostgreSQL , IoT , 轨迹聚合 , pipelinedb , 流计算 , 实时聚合 背景 IoT场景,车联网场景,共享单车场景,人的行为位点等,终端实时上报的是孤立的位点,我们需要将其补齐成轨迹。 例如共享单车,下单,开锁,生成订单,骑行,关闭订单,关锁。这个过程有一个唯一的订单号,每次上报的位点会包含时间,订单号,位置。 根据订单号,将点聚合为轨迹。 使用pipelinedb插件,可以实时的实现聚合。 例子 以ECS (centos 7.x x64), postgresql 10 为例 1、编译zeromq wget https://github.com/zeromq/libzmq/releases/download/v4.2.5/zeromq-4.2.5.tar.gz tar -zxvf zeromq-4.2.5.tar
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PostgreSQL IoT,车联网 - 实时轨迹、行程实践 2 - (含index only scan类聚簇表效果)
标签 PostgreSQL , 实时轨迹 , IoT , 车联网 , GIS , 离散IO , 顺序IO , IO放大 , 聚合 , PGLZ压缩解压缩 , IN OUT函数消耗 背景 车联网场景,一个行程由若干个点组成,业务需要按行程查询,按。 但是问题来了: 一个行程包含多个点,那么一次查询意味着需要查询并返回多个点(多条记录)。 由于有多个设备(例如汽车),大概率可能同时活跃,同时上传点,因此以堆表存储的话,一个行程中的多条记录,实际上在数据库的表里面,存储在多个BLOCK里面。 如上分析,性能问题:IO放大。 如何优化? 1、行程记录,按行聚集存储。 类似cluster操作。 2、行程记录,合并到单条,聚集存储。 类似将一个行程多条记录聚合。 例子 下面分别测试几种优化方法带来的性能优化效果。 1、cluster 2、array 聚合带压缩 3、array
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