在近幾年里， “大數(shù)據(jù)”已經(jīng)完全占據(jù)了主流分析師和商業(yè)媒體的想象力。以大數(shù)據(jù)為基礎的新一代信息驅動企業(yè)的決策正在成為主流，而且，越來越多的企業(yè)正在選擇通過利用無數(shù)相互連接的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的支持，來獲取越來越大量的數(shù)據(jù)，然后，通過越來越復雜的算法來指導企業(yè)發(fā)展。
對于制造業(yè)來說大數(shù)據(jù)是否是一個完全陌生的挑戰(zhàn)呢？事實上，自上世紀80年代，制造業(yè)已經(jīng)開始依靠歷史數(shù)據(jù)庫來管理大量相關的制造業(yè)務數(shù)據(jù)了。
洞察力從大數(shù)據(jù)開始
曾經(jīng)制造業(yè)的歷史數(shù)據(jù)庫關注的焦點在于通過專門的軟件應用程序對相關數(shù)據(jù)進行有效地收集、存儲、檢索、按照時間序列顯示和優(yōu)化。歷史數(shù)據(jù)庫是含有一個以測點名稱字段和時間字段為關鍵字的一張表，這張表的另外的一個重要的字段就是數(shù)值字段，用來存儲測點的采集值，除了這些字段，還可以包含數(shù)據(jù)的狀態(tài)，數(shù)據(jù)質量字段等。隨著時間的變化，不斷地將實時數(shù)據(jù)庫中的實時數(shù)據(jù)進行壓縮過濾，并更新磁盤歷史數(shù)據(jù)文件中的表里的數(shù)據(jù)。用戶可從此數(shù)據(jù)庫中查詢生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)的歷史樣本值或歷史插值數(shù)據(jù)。
工程師、操作人員、管理人員都可以通過歷史數(shù)據(jù)庫來查看趨勢變化，可以實現(xiàn)近實時關鍵指標（KPI ） 的跟蹤，并能與實現(xiàn)性能的比較。通過歷史數(shù)據(jù)庫，相關人員還可對設備故障做出預診斷，提前發(fā)現(xiàn)潛在問題。
正是由于準確有效的歷史數(shù)據(jù)一直以來對工作持續(xù)的改進作用，從而，使得在制造業(yè)中，到現(xiàn)在還是有著豐富多樣的自動化系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)庫解決方案。歷史數(shù)據(jù)庫解決方案的容量和吞吐量是非常容易辨識的標志，但，其解決方案的真正差異其實是聚焦在數(shù)據(jù)公開、方便的收集與分析方面，如果從多個分布源甚至包括不可靠的網(wǎng)絡連接環(huán)境下，可靠有效的獲取數(shù)據(jù)才是歷史數(shù)據(jù)庫解決方案的核心所在。
工業(yè)數(shù)據(jù)關注的焦點
雖然每個歷史數(shù)據(jù)庫中都包含某個核心的數(shù)據(jù)庫，但真正使數(shù)據(jù)庫成為發(fā)揮作用的應用軟件程序，則是需要使數(shù)據(jù)成為優(yōu)化的時間序列數(shù)據(jù)，即，溫度、壓力、流速等相關監(jiān)測數(shù)據(jù)之間具有相關聯(lián)的時間戳和參數(shù)，處理后的數(shù)據(jù)也被稱為TVQ（時間、數(shù)值和屬性）。同時，需要依據(jù)系統(tǒng)情況確認數(shù)據(jù)收集的頻率，比如是每毫秒或一小時收集一次。通過時間戳將數(shù)據(jù)做分類，建立分類的數(shù)據(jù)庫，以便更有效率的存儲更大量的數(shù)據(jù)，以便更快速、輕松、更通用的完成對數(shù)據(jù)的檢索。
關系數(shù)據(jù)庫，是指采用了關系模型來組織數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。關系模型是在1970年由IBM首先提出，在之后的幾十年中，關系模型的概念得到了充分的發(fā)展并逐漸成為數(shù)據(jù)庫架構的主流模型。簡單來說，關系模型指的就是二維表格模型，而一個關系型數(shù)據(jù)庫就是由二維表及其之間的聯(lián)系組成的一個數(shù)據(jù)組織。
關系型數(shù)據(jù)庫有著以下特點：1、容易理解：二維表結構是非常貼近邏輯世界的一個概念，關系模型相對網(wǎng)狀、層次等其他模型來說更容易理解。2、使用方便：通用的SQL語言使得操作關系型數(shù)據(jù)庫非常方便，程序員甚至于數(shù)據(jù)管理員可以方便地在邏輯層面操作數(shù)據(jù)庫，而完全不必理解其底層實現(xiàn)。3、易于維護：豐富的完整性（實體完整性、參照完整性和用戶定義的完整性）大大降低了數(shù)據(jù)冗余和數(shù)據(jù)不一致的概率。
目前，關系數(shù)據(jù)庫廣泛應用于各個行業(yè)，是構建管理信息系統(tǒng)，存儲及處理關系數(shù)據(jù)的不可缺少基礎軟件，如ERP，MIS，EAM等系統(tǒng)。關系數(shù)據(jù)庫也是用于分析數(shù)據(jù)之間的復雜關系的強大工具。但并不適合記錄大量的高速運行的數(shù)據(jù)。幸運的是，結構化查詢語言（SQL）的出現(xiàn) ，使得關系數(shù)據(jù)庫擁有了更強大的能力和手段，很容易適應其他類型的數(shù)據(jù)庫，包括非關系型數(shù)據(jù)庫。此數(shù)據(jù)庫結構主要用于快速存儲和檢索數(shù)據(jù)，數(shù)以百萬計數(shù)據(jù)可以被批量處理。這也意味著，可以將數(shù)據(jù)備份到應用上，如趨勢分析或快速處理包。與關系數(shù)據(jù)庫的對比，實時歷史數(shù)據(jù)庫可以記錄，包括變量名、數(shù)值、屬性和時間戳等文件。
雖然數(shù)據(jù)存儲越來越便宜了，但是，每年好幾個TB的關系數(shù)據(jù)仍然是數(shù)據(jù)管理的一大難題。為了盡可能的保留實際數(shù)據(jù)的細節(jié)，同時又能節(jié)省內存，通過采用50:1的“低損失”壓縮算法。
數(shù)據(jù)的完整性
數(shù)據(jù)的完整性一直是保證歷史數(shù)據(jù)庫實際應用價值的關鍵。如果用戶不能相信的數(shù)據(jù)是準確和完整，歷史數(shù)據(jù)庫永遠不能發(fā)揮它的能力成為實際工作改進的推動者。
歷史數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)可能是來自一個冗余的光纖網(wǎng)絡連接成為單一的分布式控制系統(tǒng)（DCS），這種情況下，數(shù)據(jù)庫的架構相對簡單。但數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)的來源也可能是地理上分散的衛(wèi)星或無線網(wǎng)絡，如油田數(shù)據(jù)庫，這種情況下，數(shù)據(jù)庫不僅是分布式，同時，必須還是容錯。
越來越復雜的數(shù)據(jù)來源與網(wǎng)絡情況，使得對分布式數(shù)據(jù)庫提出了越來越高的要求，如果網(wǎng)絡連接由于某種原因突然中斷，則系統(tǒng)要及時啟用本地歷史數(shù)據(jù)庫繼續(xù)進行存儲，直到網(wǎng)絡連接恢復，并及時將本地存儲的數(shù)據(jù)及時轉發(fā)到系統(tǒng)終端。這樣才能保證即使是網(wǎng)絡可靠性參差不齊的情況，系統(tǒng)也能正常運行。最近，這種需求，導致了人們在歷史數(shù)據(jù)庫中引入了“家電”概念，旨在實現(xiàn)“開箱即用”式的數(shù)據(jù)采集、無線存儲和轉發(fā)功能，并以較低的價格實現(xiàn)定制化的解決方案。
分布式歷史數(shù)據(jù)庫是幫助解決從工廠車間操作人員的企業(yè)決策者各層次的管理者不同的需求。歷史數(shù)據(jù)庫不僅可以提供設備實時操作情況以及趨勢的關鍵績效指標，甚至可以反映設備或者工廠層面的綜合性能。
數(shù)據(jù)是決策的基礎
數(shù)據(jù)的準確性完整性至關重要，但是，數(shù)據(jù)庫的可訪問性也同樣非常重要。畢竟歷史數(shù)據(jù)庫的作用是希望能更容易的為各層級人員提供決策的參考。
優(yōu)秀的歷史數(shù)據(jù)庫不僅要能支持數(shù)據(jù)源收集來的數(shù)據(jù)以及行業(yè)標準協(xié)議，如OPC，同時，還需要能充分利用行業(yè)標準進行多系統(tǒng)的整合，如計劃系統(tǒng)、質量管理系統(tǒng)、狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)等等。而且，用戶還希望數(shù)據(jù)庫能夠提供可選擇的可視化趨勢分析報告。并且，能提供多種標準接口支持瀏覽器、移動設備等的數(shù)據(jù)顯示、操作。簡單的CSV和Excel數(shù)據(jù)文件格式也應該是數(shù)據(jù)庫能顯示、操作的一部分。
數(shù)據(jù)能在分布于不同地方、不同類型的設備上顯示和運行，為歷史數(shù)據(jù)庫的發(fā)展打開了新的大門。及時的信息反饋、與及時的數(shù)據(jù)處理，為生產(chǎn)過程中更快的識別發(fā)展趨勢，更準確的找到事故原因，更精確的制定改進策略，成為了可能。
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