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光纤布拉格光栅(Fiber Bragg Grating,FBG)解调技术发展迅速,已广泛应用于建筑、机械、交通、石化、航天等领域。在实际应用中,多通道多路FBG传感器组成传感器网络;为方便数据的组网和管理,选择开源数据库MySQL存储数据,MySQL由存储引擎模块通过IO实现数据持久化,支持自定义的存储引擎。随着光纤光栅传感网络复用传感器数量的不断增加和响应频率的进一步提高,传感数据急剧增长,数据库连续高速存储遭遇IO瓶颈,另外持续高速存储将需要十分庞大的存储空间。目前只能牺牲高速性能,采样存储数据;这极大地限制了解调系统应用于高速场景。针对以上问题,本文进行了面向FBG高速解调系统的数据库存储引擎的研究,分析了存储引擎内部通用接口标准,研究了FBG传感数据的高速缓冲与实时压缩方案,完成了接口的设计实现并测试验证,主要研究工作如下:(1)数据缓冲设计。分析了FBG传感数据存储应用场景,找出了存储应用仅需高速读取当前少量热点数据,而对过期历史冷数据实时性要求不高的特点;采用循环双缓冲结构,设计了在一个数据缓冲周期内输入、输出功能可以相互转换的数据缓冲模块。(2)FBG传感数据压缩方案研究。统计分析了大量FBG反射波长数据,找出了数据特性及变化规律;比较了常用无损压缩算法的原理与适用场景,在压缩过程中加入了对FBG传感数据的差分运算,达到了消除数据中静态冗余的效果,提出了结合游程编码(Run-Length Encoding,RLE)和串表压缩算法(Lempel-Ziv-Welch Encoding,LZW)的差值数据压缩编码方案,使得原始差值序列始终保持最短的压缩编码输出。(3)存储引擎接口实现。研究了存储引擎内部结构,基于存储引擎通用接口标准,复写了相应接口,实现了表处理和数据记录的查询、插入、索引查找等功能;设计了并行结构的数据缓冲和压缩线程,并将其集成到了存储引擎数据读写接口部分。(4)存储引擎性能测试。测试了存储引擎在数据写入、实时数据查询和数据压缩三个方面的性能,经过分析比较得出了改进的数据压缩算法在FBG传感数据中的优良特性。测试表明,自定义存储引擎能够快速响应大容量数据的批量写入,对实时数据定长区间查询的响应时间随数据量的增加平稳增长;另外分别存储静态和动态FBG传感数据,压缩率为15.4%和26.19%,优于其他压缩方案;通过FBG传感器数据存储应用实验验证,存储引擎在不同环境下的稳定性、实用性均满足设计要求。