本发明涉及数据库技术领域，尤其涉及一种现场数据库的优化方法。
背景技术：
由于一个工厂高度自动化，拥有众多资料库需要管理，数据库中存储的数据块往往很多，比如存储了很多数据表，导致了现场数据库的工作量过重。由于现有的现场数据库采用功能模块进行调用、视图显示、数据存储等操作，会占用更多处理资源，这可能造成数据库出现异常，导致生产线不能正常工作。
技术实现要素：
针对上述问题，本发明提出了一种现场数据库的优化方法，所述现场数据库中包括多个数据块；包括：
判断所述现场数据库中的所述数据块的大小和使用频率，于所有所述数据块的大小小于一第一预设值并且所述数据块的使用频率大于一第二预设值时，对所述现场数据库进行查询优化。
上述的优化方法，其中，还包括：
将判断得到的使用频率小于等于所述第二预设值的所述数据块删除。
上述的优化方法，其中，还包括：
提供一历史数据库，并将所述历史数据库与所述现场数据库连接；
将判断得到的大小大于等于所述第一预设值的所述数据块转移至所述历史数据库中。
上述的优化方法，其中，所述查询优化包括：
采用远端调用或直接连接调用的方式进行与所述数据块有关的视图的调用。
上述的优化方法，其中，所述视图为串联的所述数据块的视图。
上述的优化方法，其中，所述查询优化包括：
采用远端存储的方式对所述数据块进行存储。
上述的优化方法，其中，所述查询优化包括：
采用远端触发的方式对与所述数据块相关的事件进行触发。
上述的优化方法，其中，所述查询优化包括：
采用直接连接传输或定时任务传输的方式将数据送入所述现场数据库。
上述的优化方法，其中，将所述历史数据库的存储时限设定为一第三预设值，于所述历史数据库中存储的数据的存储时间超过所述第三预设值时予以删除。
有益效果：本发明提出的一种现场数据库的优化方法对现场数据库中的数据块进行判断和分类，并根据判断和分类情况对现场数据进行查询优化，进而提高现场数据库的稳定性和运行速度。
附图说明
图1为本发明一实施例中现场数据库的优化方法的步骤流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行进一步说明。
在一个较佳的实施例中，如图1所示，提出了一种现场数据库的优化方法，现场数据库中包括多个数据块，可以包括：
判断现场数据库中的数据块的大小和使用频率，于所有数据块的大小小于一第一预设值并且数据块的使用频率大于一第二预设值时，对现场数据库进行查询优化。
具体地，数据块可以是数据表，第一预设值可以是比如1吉字节，也可以是比如100万行的数据表对应的数据大小；第二预设值可以是1次/年，但这只是一种优选的情况，不应视为是对本发明的限制。
在一个较佳的实施例中，还可以包括：
将判断得到的使用频率小于等于第二预设值的数据块删除。
在一个较佳的实施例中，还包括：
提供一历史数据库，并将历史数据库与现场数据库连接；
将判断得到的大小大于等于第一预设值的数据块转移至历史数据库中。
在一个较佳的实施例中，查询优化包括：
采用远端调用或直接连接调用的方式进行与数据块有关的视图的调用。
在一个较佳的实施例中，视图为串联的数据块的视图。
在一个较佳的实施例中，查询优化包括：
采用远端存储的方式对数据块进行存储。
在一个较佳的实施例中，查询优化包括：
采用远端触发的方式对与数据块相关的事件进行触发。
在一个较佳的实施例中，查询优化包括：
采用直接连接传输或定时任务传输的方式将数据送入现场数据库。
上述实施例中，优选地，将历史数据库的存储时限设定为一第三预设值，于历史数据库中存储的数据的存储时间超过第三预设值时予以删除，比如将存储时间超出三年的数据予以删除。
综上所述，本发明提出的一种现场数据库的优化方法对现场数据库中的数据块进行判断和分类，并根据判断和分类情况对现场数据进行查询优化，进而提高现场数据库的稳定性和运行速度。
通过说明和附图，给出了具体实施方式的特定结构的典型实施例，基于本发明精神，还可作其他的转换。尽管上述发明提出了现有的较佳实施例，然而，这些内容并不作为局限。
对于本领域的技术人员而言，阅读上述说明后，各种变化和修正无疑将显而易见。因此，所附的权利要求书应看作是涵盖本发明的真实意图和范围的全部变化和修正。在权利要求书范围内任何和所有等价的范围与内容，都应认为仍属本发明的意图和范围内。