引言

伴隨著分布式控制系統(tǒng)DCS(DistributedControlSystem)的出現(xiàn)，以及其在工控領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，組態(tài)軟件開始逐漸被廣大技術(shù)人員所熟悉?！敖M態(tài)”的概念最早來自英文Configuration，其含義是使用軟件工具對(duì)計(jì)算機(jī)及軟件的各種資源進(jìn)行配置(包括進(jìn)行對(duì)象的定義、制作和編輯，并設(shè)定其狀態(tài)特征屬性參數(shù))，達(dá)到使計(jì)算機(jī)或軟件按照預(yù)先設(shè)置,自動(dòng)執(zhí)行特定任務(wù)，滿足使用者要求的目的。

組態(tài)軟件是應(yīng)用在數(shù)據(jù)采集和過程控制層面的一種專用軟件，應(yīng)用在分布式控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)監(jiān)控層一級(jí)。通過使用組態(tài)軟件，可以為DCS工控系統(tǒng)提供良好的用戶開發(fā)界面以及簡(jiǎn)潔的使用方法，可以非常容易地實(shí)現(xiàn)和完成對(duì)分布式工業(yè)控制系統(tǒng)各個(gè)模塊的模擬和監(jiān)控功能，使計(jì)算機(jī)圖形界面與工控系統(tǒng)真實(shí)設(shè)備聯(lián)系起來；通過集成各個(gè)硬件廠家的I/O接口以及設(shè)備接口，組態(tài)軟件能夠采集到工控設(shè)備的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù),通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行處理，并存儲(chǔ)到歷史數(shù)據(jù)庫(kù)供查詢使用；通過設(shè)置，可以對(duì)采集數(shù)據(jù)提供報(bào)警和報(bào)表功能；同時(shí)，組態(tài)軟件應(yīng)該能支持各種工控設(shè)備和常見的通信協(xié)議，并且通常應(yīng)提供分布式數(shù)據(jù)管理和網(wǎng)絡(luò)功能。

組態(tài)軟件產(chǎn)品于上世紀(jì)80年代初出現(xiàn)，并且得到了良好的發(fā)展，目前世界上的組態(tài)軟件有幾十種之多，其中主要包括美國(guó)Wonderware的Intouch、美國(guó)Intellution公司的Fix、澳大利亞Cit公司的Citech、德國(guó)Simens的Wince、北京亞控自動(dòng)化軟件有限公司開發(fā)的組態(tài)王(Kingview)、大慶三維公司的ForceControl以及北京昆侖通態(tài)自動(dòng)化軟件科技有限公司開發(fā)研制的MCGS等。伴隨著國(guó)家對(duì)工控領(lǐng)域的支持不斷加大,

收稿日期:2014-01-14

組態(tài)軟件將在工控信息化中扮演越來越重要的角色，未來發(fā)展的空間也會(huì)不斷擴(kuò)大。

1內(nèi)存實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)

大批量生產(chǎn)、連續(xù)加工過程、高度自動(dòng)化程度是流程工業(yè)的特點(diǎn)，這需要在過程監(jiān)控時(shí)提供高速的數(shù)據(jù)處理、長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。工業(yè)控制系統(tǒng)是一個(gè)實(shí)時(shí)系統(tǒng)，它實(shí)時(shí)地從外界采集數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算、判斷后輸出控制量，因此對(duì)數(shù)據(jù)的管理呈現(xiàn)出實(shí)時(shí)特點(diǎn)［3］。因此,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)是組態(tài)軟件處理數(shù)據(jù)、組織數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)的核心，它能夠高效地處理和存儲(chǔ)工控系統(tǒng)生產(chǎn)過程中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為優(yōu)化過程控制和企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策提供完整的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和完備的歷史信息叫

根據(jù)工控系統(tǒng)的特點(diǎn)，在工業(yè)組態(tài)軟件中需要應(yīng)用內(nèi)存實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，分以下幾種情況：內(nèi)存實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)常駐內(nèi)存，對(duì)數(shù)據(jù)的存取不需要I/O操作；整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)不用常駐內(nèi)存，但存取數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)先進(jìn)入內(nèi)存，即數(shù)據(jù)庫(kù)的存取在內(nèi)存中進(jìn)行；數(shù)據(jù)庫(kù)常駐磁盤，增大緩沖區(qū)，在一個(gè)事務(wù)執(zhí)行之前，所有的數(shù)據(jù)都已經(jīng)取到內(nèi)存，經(jīng)適當(dāng)?shù)木彌_區(qū)管理減少甚至消除I/O［5］,這些特點(diǎn)決定了內(nèi)存實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)能夠及時(shí)有效地處理和維護(hù)大量的共享數(shù)據(jù)和控制數(shù)據(jù)，滿足工業(yè)組態(tài)軟件對(duì)于事務(wù)時(shí)間性方面的要求。

對(duì)于內(nèi)存實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)來說，由于已不再涉及I/O,所以在時(shí)間和空間矛盾的處理上，空間是第一位，系統(tǒng)的算法設(shè)計(jì)目標(biāo)應(yīng)該是內(nèi)存空間和CPU的高效使用。為了達(dá)到這一目標(biāo),應(yīng)該對(duì)內(nèi)存實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)、事務(wù)處理和數(shù)據(jù)管理、并發(fā)控制及恢復(fù)技術(shù)、內(nèi)存置換頁(yè)面以及緩存大小等方面進(jìn)行研究與測(cè)試［5］,使其能夠提供更好的性能，滿足工業(yè)控制組態(tài)軟件的需求。

2內(nèi)存實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)性能測(cè)試

2.1測(cè)試目的

針對(duì)內(nèi)存實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)和研究與測(cè)試方面的要求,設(shè)置內(nèi)存實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)組織形式、內(nèi)存置換頁(yè)面大小以及緩存大小，通過測(cè)試數(shù)據(jù)，得出不同的配置組合對(duì)內(nèi)存實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)性能上的影響，為下一步的研究工作打下基礎(chǔ)。2.2測(cè)試環(huán)境

測(cè)試對(duì)象采用BerkeleyDB內(nèi)存實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。BerkeleyDB歷史悠久，主要應(yīng)用在Unix/Linux操作系統(tǒng)上,其設(shè)計(jì)思想是簡(jiǎn)單、小巧、可靠、高性能。它可為應(yīng)用程序提供可伸縮的、高性能的、有事務(wù)保護(hù)功能的數(shù)據(jù)管理服務(wù)。同時(shí)BerkeleyDB為數(shù)據(jù)的存取和管理提供了一組簡(jiǎn)潔的函數(shù)調(diào)用API接口。BerkeleyDB對(duì)接收到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采用關(guān)鍵詞(Key)和數(shù)據(jù)(Value)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，這兩者構(gòu)成的Key/Value對(duì)組成了數(shù)據(jù)庫(kù)中的一個(gè)基本結(jié)構(gòu)單元，而整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)際上就是由許多這樣的結(jié)構(gòu)單元所構(gòu)成的。通過使用這種方式,簡(jiǎn)化了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)邏輯關(guān)系，同時(shí)，簡(jiǎn)便的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢和訪問方式也能夠滿足工業(yè)組態(tài)軟件的需求。所以，在此測(cè)試中，所有的數(shù)據(jù)插入的都是Key=int,Value=int,在循環(huán)中遞增的。

本機(jī)配置如下：

OS為Windows7旗艦版；RAM=8GB；CPU=IntelCorei7-3770CPU3.4GHz；Disk=500GB；NTFS的默認(rèn)簇大小為4KB。

測(cè)試的實(shí)際數(shù)據(jù)量為：

300*10000*2*sizeof(int)/1024/1024絲22.89MB；編譯器：VisualC++6.0；BerkeleyDB內(nèi)存實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)版本為db-5.3.21.NC2.3測(cè)試方法

循環(huán)插入int類型的數(shù)據(jù)，同時(shí)設(shè)置BerkeleyDB的參數(shù)，測(cè)試在不同存儲(chǔ)方循環(huán)插入int類型的數(shù)據(jù)，同時(shí)設(shè)置BerkeleyDB的參數(shù)，測(cè)試在不同數(shù)據(jù)組織形式、內(nèi)存置換頁(yè)面大小以及Cache緩存大小的設(shè)置下，數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫的性能,以確定組態(tài)軟件實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)部分的存儲(chǔ)方式。

2.4測(cè)試代碼

內(nèi)存實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)性能的測(cè)試代碼如下：

#include“stdafx.h”

#include"db.h”

#include“db_cxx.h”

#include“windows.h”

#include“winbase.h”

intmain(intargc,char*argv[])

{

size_tpsize=1；//設(shè)置頁(yè)面大小，單位為KBsize_tcsize=10；//設(shè)置cache大小，單位為MBinttcount=300；//設(shè)置數(shù)據(jù)插入數(shù)量，單位為萬次Dbdb(NULL,0)；

db.set_pagesize(1024*psize)；

db.set_cachesize(0,1024*1024*csize,0)；u_int32_toFlags=DB_CREATE；try

{

db.open(NULL,"test.db",NULL,DB_

BTREE,oFlags,0)；

}

catch(DbException&e)

{

}

catch(std::exception&e)

{

}

//實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)插入

Dbtkey,data；

inti,ret,count=10000*tcount；

longt1=GetTickCount()；//開始時(shí)間

for(i=0；i<count；i++)

{

Dbtkey(&i,sizeof(int))；

Dbtdata(&i,sizeof(int))；

db.put(0,&key,&data,DB_

NOOVERWRITE)；

}

longt2=GetTickCount()；//結(jié)束時(shí)間

printf("插入結(jié)束%d萬記錄，全部用時(shí):%.2f秒\r\n",

tcount,(t2-t1)/(float)1000)；

longtick1=GetTickCount()；

try

{

Dbc*dbcp；

db.cursor(NULL,&dbcp,0)；

Dbtkey；

Dbtdata；

while(dbcp->get(&key,&data,DB_NEXT)==0)

{

key.get_data()；

data.get_data()；

}

dbcp->close()；

printf("遍歷結(jié)束%d萬記錄，全部用時(shí)：%.2f秒\r\n",tcount,(GetTickCount()-tickl)/(float)1000)；

db.sync(0)；

}

catch(DbException&dbe){}

db.close(0)；

return0；

}

2.5測(cè)試結(jié)果

代碼運(yùn)行界面如圖1所示。

代碼運(yùn)行后所得到的結(jié)果如表1――表3所列。

表1頁(yè)尺寸列表

(記錄數(shù)量:300萬，緩存尺寸：0MB單位：s)

表2Cache緩存大小列表(1)

(記錄數(shù)量：300萬；頁(yè)尺寸：4KB;數(shù)據(jù)庫(kù)文件大?。?0.2MB;單位：s)

表3Cache緩存大小列表(2)

Cache緩存大小(記錄數(shù)量：600萬；頁(yè)尺寸：4KB;數(shù)據(jù)庫(kù)文件大?。?60MB;單位：s)

4 結(jié) 語(yǔ)

根據(jù)以上運(yùn)行結(jié)果，可以看出組態(tài)軟件內(nèi)存實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)BerkeleyDB在采用B+樹存儲(chǔ)方式的時(shí)候，其寫入和讀取性能明顯高于HASH存儲(chǔ)方式；當(dāng)頁(yè)面尺寸為4KB時(shí),BerkeleyDB的存儲(chǔ)效率最高，隨著頁(yè)面尺寸的不斷增大，效率反而逐漸降低；當(dāng)確定了頁(yè)面尺寸為4KB后，逐漸改變Cache緩存大小，比較300萬與600萬兩種記錄數(shù)量，發(fā)現(xiàn)無論是B+樹的存儲(chǔ)方式還是HASH的存儲(chǔ)方式，當(dāng)緩存很小的時(shí)候，效率都很差，而當(dāng)緩存大小大于等于數(shù)據(jù)庫(kù)文件大小時(shí)，效率最高，之后隨著緩存逐漸增大，對(duì)效率的影響很小。

通過該測(cè)試可以得出，不同的數(shù)據(jù)組織形式、內(nèi)存置換頁(yè)面大小以及Cache緩存大小對(duì)內(nèi)存實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的效率性能影響很大，本文只針對(duì)B+樹和HASH存儲(chǔ)方式進(jìn)行了測(cè)試,測(cè)試的內(nèi)容并不完善，下一步應(yīng)該對(duì)數(shù)據(jù)的組織形式進(jìn)行深入的研究，挖掘更適合鍵值對(duì)形式的工業(yè)組態(tài)軟件內(nèi)存實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)。

20211120_6197d95914a30__智能家居虛擬場(chǎng)景設(shè)1計(jì)與實(shí)現(xiàn)