引言
物联网背景下，数据库技术应用水平不断提高，为了进一步将数据库技术全面的运用到实践中，技术人员要加强对物联网环境的认识，通过打造更加完善的技术应用模式，不断提高数据库技术应用效率，能助力技术发展，也利于为相关工作开展提供有效技术保证。基于此，本文从多方面对物联网环境下的数据库技术进行了探索。
1物联网环境下数据库技术特点
1.1数据的非结构化
当下，计算机技术飞速发展，物联网领域日新月异。随着数据库容量和运算速度的不断提升，网络媒体传播变得更加方便。物联网环境下的数据库技术能够打破传统信息传输的时空限制，在节约信息传输成本、保证功能连接的同时，最大限度保障数据信息的安全。储存于物联网数据库的信息不易受到外界干扰，并且能够及时用于软件更新及相关问题的防控。随着物联网技术的不断发展，非结构化数据正在逐步取代传统的结构化数据，成为数据库的主要组成部分。为提高非结构化数据库的利用率，必须对现有的数据库技术进行性能提升，以便完成不同类型数据之间的高效转化。
1.2数据更新迅速
物联网环境下的数据每时每刻都在变化、更新，且数据数量庞大、结构复杂，不同数据库之间存在着多种逻辑关联。借助物联网技术，多个数据库能够实现高效数据共享，从而为数据更新和相互传输提供了便捷。此外，物联网还能够保障数据传输的安全性和稳定性。
1.3数据量庞大
数据产生于人们的生产生活过程中，具有数量庞大、内容复杂等特点。因此，亟需更多的信息访问通道，以提高数据利用效率。储存于数据库中数据的安全性取决于网络环境风险的高低。为保障数据安全，需要在调取数据之前，首先对其可靠性进行检测，一旦发现可能导致数据库安全漏登的问题，必须及时加以解决，避免因数据泄露或篡改，导致数据库稳定性下降。随着物联网技术的不断发展，数据库之间的传输效率不断提升，为此可以借助数据库压缩等技术，充分利用非封闭式存储空间，使尽可能多的数据存储于数据库中，以便安全管理和检测。
2物联网环境下的数据库技术
2.1数据采集
使用数据库技术进行数据存储、编辑与传输，首先需要对目标数据进行采集，即借助传感器和执行器等设备，收集原始数据，并将其传入物联网数据库。原始数据包括数字信号和模拟信号；前者即压力、温度等数据，后者即控制指令、开关状态等数据。为保障数据稳定、真实，在寻找数据采集方式时，应谨慎选择传感器与通信协议，并且考虑到不同类型和格式数据的存储问题，科学的进行有效的数据采集，从而保证数据使用安全，进一步助力行业稳定发展。
2.2实时数据缓存
物联网环境下的另一种数据库技术是实时数据缓存，这一技术能够保障数据的可用性，并实时更新数据，且允许数目较大的数据在较短时间里同时存储、写入和读取。实现这一数据库技术的媒介主要为各类缓存软件，包括Memcached和Redis等。储存于其中的数据能够随时调取，且能够保障读写效率。此外，RabbitMQ、Kafka等消息队列技术也能够安全辅助实时数据缓存，并且保证数据按一定顺序存入。
2.3数据回写（向设备发送指令）
数据回写，即向目标设备发送指令，是另一种物联网数据库技术。这一技术能够对目标设备进行远程控制。智能家电的温度与开关控制，就是利用了这一技术。需要注意的是，使用这一技术需要选择合适的接口与通信协议，如MQTT协议等，并且当指令格式与设备类型不匹配时，需要及时对指令进行更改。
2.4采样数据归档存盘
为将由执行器和传感器等设备采集的原始数据在磁盘中储存，需要用到采样数据归档存盘技术，这也是物联网数据库技术中的重要组成部分。经存盘的数据能够进行可视化分析，并应用于多种办公场景。在进行数据存盘之前，首先应当选择合适的存储方案，并将数据修改为与之匹配的格式。例如，本地磁盘存储数据通常使用CSV格式。如需云端存储，则需要使用分布式文件系统。与此同时，也应关注存盘数据的大小和需要的访问速度。
2.5数据库技术和应用场景
为满足不同数据存储、编辑和传输的需要，应选择不同的物联网数据库技术及应用场景。例如，为方便结构化数据如用户与设备信息的管理及存储，应选择关系型数据库；为方便非结构化数据如传感器、执行器采集的原始数据的管理及存储，应选择NoSQL数据库；为管理及存储时间序列数据，应选择时序数据库。通过全面的运用数据库技术，结合具体的应用场景，能打造更加完善的数据库应用体系，提高数据库管理，保证应用安全，助力相关工作全面开展。
2.4分布式数据库技术
在物联网环境下，分布式数据库技术主要即HBase，这一数据库的特点是可伸缩、存储可靠、性能稳定。通常情况下，这一数据库用于存储传感器、执行器采集的非结构原始数据。该数据库不限制访问借口的类型，但访问窗体的选择，应当从应用程序本身的特性入手，以便充分发挥数据库的优势。HBase的数据模型相较传统的数据库更加简单，并且在数据存储、调取的过程中，能够保证数据稳定，不会发生篡改、丢失等意外情况。同时，HBase可以将数据转变为没有说明的字符串。因此，用户在不同程序中采集的数据，可以转换为字符串存储于HBase中。除此之外，这一数据库还能够保证数据的可扩展性，并方便用户进行数据的索引和维护。HBase的局限性是其不支持事务，所以在使用此类分布式数据库技术时，需要充分考虑到这一限制，以免影响数据存储及使用效率。
2.5云数据库技术
云数据库技术是物联网数据库技术中的另一常用技术。这一技术能够对数据进行虚拟化，从而拓展了数据库的容量，以免因配置重复而降低工作效率，并及时对相关软硬件进行升级。同时，云数据库也能够提升其他物联网数据库存储数据的便捷性，使用户可以远程进行数据的存储和调取。借助云数据库技术，用户可以在不了解数据库的具体工作方式及数据传输细节的情况下，进行大量数据的存取，并且按照需要对数据信息进行条目归类。此外，云数据库技术也打破了网络平台的局限性，能够在保障数据存取效率的同时，提高数据的稳定性，避免数据出错或被篡改。为检索数据信息，用户可以利用云数据库的信息检索功能，以提高工作效率。鉴于其性能好、安全性佳、使用方便等优势，越来越多的用户选择使用云数据库技术存储和处理数据，从而显著提高了工作成效。
结束语：
总之，基于物联网环境下，数据库技术的运用要结合具体实际，全面的进行技术创新，加强对物联网环境下的数据库技术的应用研究能力，从而发挥技术优势，助力相关工作全面开展。通过以上具体研究，探索了相关的数据库技术方法，旨在全面提高实践研究能力，进一步为相关工作开展提供有效参考。
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作者简介：孙凌，1976.6，教授，硕士，河南牧业经济学院信息工程学院（软件学院）