基于数据库标签感知分片的制造过程测量数据分布式存储

作者：王佺珅,张爱梅. 日期：2024-01-29/span> 浏览：1383 查看PDF文档

摘要:针对零件在线测量过程中多种测量仪器无法协同存储、仪器内数据查询聚合困难等问题,对多工序测量仪器集群的数据分布式存储和共享方法进行了研究。首先,在多个嵌入式测量仪器中,移植非关系型数据库集群对零件数据进行了分布式存储,简化了零件数据存储模型;然后,引入标签感知分片(tagaware sharding),实现了零件不同工序测量数据的分类存储目的;最后,使用多个搭载嵌入式Linux系统的树莓派3B+开发板作为测量仪器系统平台,搭建了基于MongoDB数据库的在线测量分布式存储集群,通过大量测试数据验证了该集群在多节点存储时数据分布均匀、性能稳定;将存储集群与企业制造执行系统(MES)进行了对接,其可以实时监控分析零件测量数据,快速汇总所有测量节点内的工序数据并生成报表。研究结果表明：当集群中数据量达到7.2×105条时,单节点查询响应速度稳定在125ms~208ms范围内,相比哈希分片,其最高提升了88.15%;多节点协同查询响应速度为1308ms,相比“升序键+搜索键”方案,其提升了了61.64%;多个测量节点内，1×105个零件数据聚合统计仅需5s左右。该存储集群可以监控零件生产情况,在减少零件制造误差、提高制造效率和质量方面具有重要作用。

关键词:零件在线测量;分布式数据存储;标签感知分片;MongoDB;嵌入式测量仪器;制造执行系统

中图分类号:TH73;TP392文献标识码:A文章编号:1001-4551(2024)01-0149-09

本文引用格式:

王佺珅,张爱梅.基于数据库标签感知分片的制造过程测量数据分布式存储［J］.机电工程,2024,41(1):149-157.

WANG Quanshen, ZHANG Aimei. Distributed storage of manufacturing process measurement data based on database tag-aware sharding［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(1):149-157.