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　　【中国智能制造网 智造快讯】面向大数据的信息获取和整合分析已成为工业4.0时代制造企业的必修课。越来越多的企业正在选择通过利用无数相互连接的数据库系统的支持，来获取越来越大量的数据，然后与企业的物流销售等系统融合分析，优化业务发展。　　然而对于制造业来说，大数据并非从天而降。事实上，自上世纪80年代制造业已经开始依靠历史数据库来管理大量相关的制造业务数据了。
　　
　　洞察力从大数据开始
　　
　　曾经制造业的历史数据库关注的焦点在于通过专门的软件应用程序对相关数据进行有效地收集、存储、检索、按照时间序列显示和优化。历史数据库是含有一个以测点名称字段和时间字段为关键字的一张表，这张表的另外的一个重要的字段就是数值字段，用来存储测点的采集值，除了这些字段，还可以包含数据的状态，数据质量字段等。随着时间的变化，不断地将实时数据库中的实时数据进行压缩过滤，并更新磁盘历史数据文件中的表里的数据。用户可从此数据库中查询生产实时数据的历史样本值或历史插值数据。
　　
　　工程师、操作人员、管理人员都可以通过历史数据库来查看趋势变化，可以实现近实时关键指标（KPI）的跟踪，并能与实现性能的比较。通过历史数据库，相关人员还可对设备故障做出预诊断，提前发现潜在问题。
　　
　　正是由于准确有效的历史数据一直以来对工作持续的改进作用，从而，使得在制造业中，到现在还是有着丰富多样的自动化系统历史数据库解决方案。历史数据库解决方案的容量和吞吐量是非常容易辨识的标志，但，其解决方案的真正差异其实是聚焦在数据公开、方便的收集与分析方面，如果从多个分布源甚至包括不可靠的网络连接环境下，可靠有效的获取数据才是历史数据库解决方案的核心所在。
　　
　　工业数据关注的焦点
　　
　　虽然每个历史数据库中都包含某个核心的数据库，但真正使数据库成为发挥作用的应用软件程序，则是需要使数据成为优化的时间序列数据，即，温度、压力、流速等相关监测数据之间具有相关联的时间戳和参数，处理后的数据也被称为TVQ（时间、数值和属性）。同时，需要依据系统情况确认数据收集的频率，比如是每毫秒或一小时收集一次。通过时间戳将数据做分类，建立分类的数据库，以便更有效率的存储更大量的数据，以便更快速、轻松、更通用的完成对数据的检索。
　　
　　关系数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。关系模型是在1970年由IBM首先提出，在之后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为数据库架构的主流模型。简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。