随着近些年物联网技术的蓬勃发展,越来越多的物联网技术被投入到实际使用中。利用物联网技术进行监控是一种新型有效的安全监管方法。对于大型监控对象而言,往往需要上万个监控传感器不定时的采集数据,但是由于各种监控数据的采集方式不同、数据内容不同以及线路上整体数据量过大,后台数据处理通常成为整个系统的瓶颈,造成系统整体运行速度下降乃至瘫痪。同时数据库往往作为数据存储的容器,不能有效的向前台上报实时信息,造成信息不能及时呈现。面对如此庞大的数据量,如何通过技术手段加强后台数据接收和处理能力,提高系统整体响应速度,避免因突发性海量数据而造成系统运行速率降低乃至系统瘫痪等问题,是本文主要解决的内容。本文提出一种基于Java和Oracle的突发性海量数据处理的后台服务端模型。该模型利用设计模式思想把握后台代码整体结构,利用Web Service提供与前台的跨平台通信,同时采用Memcached的思想提供数据缓存,解决因突发性数据造成的后台处理速率不匹配等问题。同时,利用关系型数据库Oracle完成数据的分表和分区存储,同时采用实时表和历史表两部分对数据进行分开存储,提高监控系统中当前状态和历史状态的查询效率。根据监控系统的查询特点,通过构建索引方式进一步提高对海量数据的读取能力。本论文根据一般大型监控系统需要,通过对数据库进行多方面的设计,对数据进行划分处理,并提供较快速的数据查询,能够有效解决突发数据可能造成的服务器阻塞。对来自前台的数据访问请求,数据库可以能做到快速查询并响应,而月.提出的方法可以有效应用于其他实时数据监测系统以及在线分析软件等OLAP模式数据库,可以在物联网其他相关领域及系统开发中予以参考。