面向油中溶解气体监测时序数据压缩的改进方法

doi:10.3969/j.issn.1000－7229.2017.05.013

摘要/Abstract

摘要： 为提高油中溶解气体监测数据的分析、传输效率，提出了一种针对时间序列数据的改进压缩存储方法。首先区别状态量和模拟量的数据类型，并创建不同数据列的二维表。其次，组合应用旋转门算法和哈夫曼算法，并在创建的数据区间索引后实现数据压缩存储。实测结果表明该方法不仅能满足对时间序列数据的高效、并发存储要求，还有利于在改进数据读取、传输效果的基础上，开展大数据分析和跨系统应用。

关键词: , 油中溶解气体, 时间序列数据, 旋转门算法, 哈夫曼算法

Abstract: In order to improve the monitoring data analysis and transmission efficiency of dissolved gases in oil, this paper proposes a improved compression storage method for time series data. Firstly, we distinguish the data types of state and analog, and create two-dimensional table with different data columns. Secondly, combining the spinning door transformation algorithm and Huffman compress algorithm, we create a data interval index to achieve data compression and storage. The measured results show that the proposed method can not only meet the requirements of efficient compression and storage data for time series, but also develop the large data analysis and cross system applications based on the improved data reading and transmission effect.

Key words: dissolved gas in oil, time series data, spinning door transformation algorithm, Huffman compress algorithm

中图分类号:

TM 85

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