本发明涉及一种对工业项目或生产进行监控和管理的方法，尤其涉及一种对象数据的组织方法。
背景技术
随着网络应用的丰富和发展，很多数据对象管理系统往往不能迅速跟进大量信息衍生及业务模式变革的脚步，常常需要花费许多时间、人力和物力来处理信息更新和维护工作。遇到系统扩充的时候，整合系统的各项数据的工作就变得更加复杂，甚至还需重新建设系统；如此下去，用户始终在一个高成本、低效率的循环中升级、整合。同时，在系统整合过程中经常出现系统页面制作无序，风格不统一，大量信息堆积，数据采集和调用显得异常沉重。数据调用模块繁杂，手工管理效率低下，应用难度较高，许多工作需要技术人员配合才能完成，角色分工不明确，改版工作量大，系统扩展能力差，集成调用其它应用时更是降低了灵活性。
同时，计算机领域对物体进行描述或定义时，物理对象都有属性，属性例如可以int，character，float，但若属性是音频、视频或图形，则需要借助第三方应用进行描述。由此产生了非结构化的数据。
相对于结构化数据(即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、标准通用标记语言下的子集xml、html、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
数据对象管理系统允许大量用户有效地共享电子内容，例如文本、音频文件、视频文件、图片、图形等。数据对象管理系统通常控制对储存库中内容的访问。用户可以生成内容，并且在将内容检入储存库时，可以由数据对象管理系统根据预先定义的规则后续处理内容。用户还可以将内容检出储存库，或在生成内容时将此内容与储存库中的内容进行链接。
数据对象管理系统通常管理诸如可扩展标记语言之类的特定格式的对象数据，对象数据可用于虚拟地描述任何类型的数据。例如，xml语法己被用于描述字处理文档、电子表格、数据库记录、数字图像和数字视频等。给定的xml文档还可以与其他部件关联，例如文档类型运义、xsl样式表以及其他关联的文件、工具和实用程序。xml数据可以具有不同类型，例如结构化数据、非结构化数据、己汇编数据以及向导数据。结构化数据的结构非常严谨，类似于关系数据，在定义完整的结构内不会混合有非结构化数据。非结构化数据类似于传统的富文字处理格式。己汇编数据表示到外部内容的链接结构。向导数据是特殊形式的表格数据，所述表格数据使用向导提示用户提供括入表或其他数据结构内的数据。给定文档可以包含不同类型数据的混合。诸如呈现不同类型数据的应用之类的己知应用非常有效并且能够很好地呈现特定类型(但不是所有类型)的数据。例如，诸如microsoftword之类的应用在呈现非结构化数据方面很有效，但是在呈现结构化数据方面功能较弱。当用户决定调用特定应用来查看包含多种类型数据的文档时，该应用可能对于某些数据类型非常有效，而对于同一文档中的其他数据类型功能相对较弱。当查看具有多种类型的数据的文档时，用户通常很难知道要使用哪个应用。如果数据对象管理系统没有更有效的方式来呈现具有不同数据类型的对象，则在处理对象中的不同数据类型时，用户必须手动切换应用。
同时，关系型数据库是存储在计算机上的、可共享的、有组织的关系型数据的集合。关系型数据是以关系数字模型来表示的数据，关系数学模型中以二维表的形式来描述数据。在使用关系型数据库存储信息的应用系统中，存在大量的多维度查询，这类查询提供了多种维度的查询条件供使用者输入，同时使用者需要简单、快速、智能地检索到需要的信息。对数据库查询的优化方法主要有以下几种：(1)合理利用索引：对关系数据库中的数据表，按被查询字段创建独立有序的存储结构，类似给书籍创建目录，以空间换取时间，提高查询性能。(2)冗余关系数据：关系数据库中的数据结构设计需遵循一定的规范，以确保数据的完整性和一致性，而适当采取反向规范化，在二维表中冗余存储其它相关表中信息，以减少查询时的关联关系，提高查询性能。(3)分离存放海量数据：对于海量数据，按某些数据进行分类独立存储，如电话号码信息按所属地区分别存储，增加了业务逻辑复杂程度，提高了应用程序的设计难度以及数据维护难度，但缩小了查询范围，可以提高查询性能。
中国专利cn100483411公开了一种关系型数据库中信息检索方法，包括步骤：构造维度缩减策略树并置于数据库系统中，所述维度缩减策略树包括至少一个子节点和至少一个根节点，每个子节点至少包含本节点编号标识信息及查询条件组合信息和下级子节点编号；当按用户查询条件检索所述数据库未得到所需数据时，根据维度缩减策略树依次构造新的查询条件；按照新的查询条件检索数据库直到得到所需的数据或查询到维度缩减策略树的根节点返回无所需数据的信息。本发明还公开了一种关系型数据库中信息检索装置，包括：查询条件获取单元，查询结果输出单元，策略树存储单元和查询操作单元。利用该发明，可以提高数据库检索效率。然而，该专利存在的问题是：查询和调用数据时需要特定的编号标识信息，在某些领域，比如工业过程控制领域，设备和过程参数的类型和数量都很多，使用编号查询数据很不方便。这是传统关系数据库始终存在的问题，每个对象必须通过唯一对应的标识码才能检索到对应的数据。
技术实现要素：
基于现有技术缺陷，本发明提供了一种对象数据的组织方法，所述对象数据的组织方法包括对象数据的定义过程与对象数据的运行过程，其特征在于，依据对象的自然属性将待描述对象分类至相应类别，以将与相关类别相应预定义的类别属性分配给与所述待描述对象对应的、至少预先包括时间属性和空间属性的数据记录；依据包含待描述对象的时间属性与空间属性的数据记录，实现对所述数据记录与待描述对象自然属性关联并完成实例化；将完成实例化的存储于实时数据库、历史数据库和计划数据中的待描述对象的数据记录基于包括数据的空间形状、空间轮廓和空间位置描述的空间属性实现数据记录的第一次更新；将存储于所述实时数据库、所述历史数据库和所述计划数据库中的完成空间属性更新后的数据记录基于包括时间位置、开始时间、结束时间和/或消逝时间的时间属性实现第二次更新；将与待描述对象相关的非结构化数据以一个测点的形式定义为所述待描述对象的成员信息，并将包含所述非结构化数据的成员信息基于时间属性和/或空间属性储存至对应的数据记录所在数据库。
根据一个优选的实施方式，所述对象数据的组织方法还包括基于所述待描述对象的成员信息的类型实现待描述对象的成员信息的检索。
根据一个优选的实施方式，所述检索包括基于时间信息、空间信息和成员信息的类型完成相应时空内对应对象的对应类型的成员信息检索；所述检索包括基于时间信息、成员信息的类型完成相应时间点或时间段内至少一个对象对应类型的成员信息检索；所述检索包括基于空间信息、成员信息的类型完成相应空间内不同时间段对应对象的对应类型的成员信息检索；所述检索包括基于成员信息的类型完成各个时间段和各个空间内至少一个对象的对应类型的成员信息检索。
根据一个优选的实施方式，所述成员信息的类型至少包括日期类型、二进制、资源、笔、画刷和字体。
根据一个优选的实施方式，所述资源类型成员信息至少包括与待描述对象相关的2d图形、3d图形、文本、图片、标准通用标记语言下的子集xml、html、报表、音频和视频信息中的一种或多种格式的非结构化数据；所述资源类型成员信息通过设备导入和/或底层传感单元采集获得。
根据一个优选的实施方式，所述画刷包括纯色、影线、纹理、线性和路径。
根据一个优选的实施方式，所述数据记录的第一次更新为所述实时数据库、所述计划数据库与所述历史数据库基于对象数据包括数据的空间形状、空间轮廓和空间位置的描述的空间属性进行分类并储存的过程。
根据一个优选的实施方式，所述数据记录的第二次更新为所述计划数据库和历史数据库基于对象数据的时间属性进行分类并储存的过程，其中所述时间属性包括所述对象数据对应的时间位置、开始时间和结束时间的描述；
所述数据记录的第二次更新还包括所述实时数据库基于对象数据的时间属性进行分类并储存的过程，其中所述时间属性包括所述对象数据对应的时间位置、开始时间和消逝时间的描述。
根据一个优选的实施方式，基于数据的空间属性描述和/或时间属性描述实现对数据或待描述对象的状态信息检索。
根据一个优选的实施方式，基于数据的空间属性描述实现对所述空间属性描述对应的数据中包括的事和/或物实现特定空间不同时间段的状态信息检索；
基于数据的时间属性描述实现对所述时间属性描述对应的数据中包括的事和/或物实现特定时间不同空间的状态信息检索；
基于数据的时间属性描述和空间属性描述实现对所述时间属性描述和空间属性描述对应的数据中包括的事和/或物实现特定时间和特定空间的状态信息检索。
根据一个优选的实施方式，所述空间形状是对象数据或待描述对象对应的物理形状，所述对象数据对应的物理形状通过几何的点、线、面实现所述空间形状的描述；
所述空间轮廓是所述对象数据或待描述对象对应的包络，所述对象数据对应的包络通过矩形或立方体来表示；并通过所述对象数据对应的空间形状计算出空间轮廓的原点、长、宽、高；
所述空间位置是描述所述对象数据或待描述对象对应的空间上所处的位置信息，所述位置信息包括精确位置信息和逻辑位置信息；
所述精确位置至少为所述对象数据或待描述对象对应的地理坐标位置，所述逻辑位置为所述对象数据中各组成元素的位置信息和/或关系，其中，包括同级空间模型之间位置关系与不同级空间模型的位置关系。
根据一个优选的实施方式，所述对象数据或待描述对象包括对应的静态对象和对应的动态对象，所述静态对象包括所述对象数据或待描述对象的精确位置处于静态和/或逻辑位置处于静态；所述动态对象包括所述对象数据或待描述对象的精确位置处于动态和/或逻辑位置处于动态；
所述对象数据或待描述对象对应的逻辑位置信息包括所述对应的逻辑位置定义信息以及逻辑位置关系信息；所述对象数据对应的逻辑位置关系信息包括位置的隶属关系和/或层次关系。
根据一个优选的实施方式，通过所述非结构化数据的属性值以条件过滤的方式缩小描述对象的查询范围，所述条件至少包括空间属性、时间属性、以自然语言定义的名称属性和/或与所述时间属性描述和空间属性描述对应的数据中包括的事和/或物的特定时间属性和特定空间属性；将计算和处理的非结构化数据存储至实时数据库、历史数据库和/或计划数据库。
根据一个优选的实施方式，所述非结构化数据的计算和处理步骤至少包括数据修改、数据分析处理和数据读取，其中，基于唯一的成员名称数据将修改后的数据存储至实时数据库、历史数据库和/或计划数据库，分析处理待描述对象中的空间属性变化数据并将与空间属性变化数据相关的成员信息提取并存储至对应的实时数据库、历史数据库和/或计划数据库，将实时数据库、历史数据库和/或计划数据库中的描述对象的记录数据读取至数据缓存通道，以便用户对描述对象的非结构化数据进行访问和修改。
根据一个优选的实施方式，所述方法还包括：基于唯一的成员名称数据对所述成员信息的若干属性进行读写。
根据一个优选的实施方式，基于非结构化数据的时间属性、空间属性和/或特定属性持续性地获取非结构化成员信息，其中，所述非结构化数据包括多层次的以非结构化形式构成非结构化成员信息的非结构化子成员信息，基于所述非结构化成员信息中的时间属性、空间属性和/或特定属性逐层次获取所述非结构化子成员信息，对所述非结构化成员信息和/或所述非结构化子成员信息进行逐层次和/或持续性地计算、访问和修改。
本发明的有益技术效果：
本发明把非结构化数据都结构化处理，音频、视频、图形都是一个点也就是模型的成员，这样使用起来就非常方便,其它软件里都是要单独处理这些非结构化的音视频和图形，在单独的服务器，本发明是都存储在一个模型的不同成员上，使用和管理都非常方便。非结构化数据结构化处理，支持了这些类型以后用一个测点，一个成员就能表达和对象相关的非结构化数据信息。通过丰富数据成员的数据，可以让用户在监控和管理系统组态过程中实现各种各样的复杂功能，是一种结构化和非结构化数据完美融合的解决方案，而且这套解决方案是通过组态的方式实现，而非用高级语言编程的方式去融合各家专业产品。
本发明依据对象数据时间属性和空间属性完成了基于对象数据的时空数据库的建立。并实现了对象数据基于空间属性和时间属性的分类更新和储存。并且本发明的时空数据库至少包括对象数据对应的时间属性和空间属性，在数据查询时，按照时间和空间即可检索对象数据的状态信息，方便快捷。
本发明通过空间形状、空间轮廓和空间位置实现了对象数据对应事物的空间模型化，不仅实现了对象数据对应事物的精确位置信息描述，同时是实现了对象数据对应事物的逻辑位置的描述。使得对象数据对应事物位置信息的查找不再需要依靠经度、纬度和海拔信息，仅靠其名称或其它定义信息即可完成对事物位置的查询。同时，基于对象数据对应事物逻辑位置的描述信息，可实现其隶属关系的查询。同时，还可通过本发明实现对象数据对应事物动态精确位置和/或动态逻辑位置的记录与更新，从而实现对象数据对应事物历史位置追溯查询和实时位置查询功能。
同时本发明还可以仅仅通过描述对象数据的时间属性进行查询，这种查询方式是用户最为熟悉的方式，使用自然方便；另一方面，本发明通过三段时间维度来描述生产监控管理的数据信息，通过一个时空数据库解决多种系统应用的问题，可以降低用户的投资和系统的维护成本。
具体实施方式
下面结合实施例进行详细说明。
本发明提供了一种对象数据的组织方法，所述对象数据的组织包括数据的定义过程与数据的运行过程，所述数据定义包括通过空间维度和/或时间维度实现模型库数据的定义与工程库数据的定义。所述数据的运行过程包括以时间维度实现不同数据对象的实时数据库、历史数据库和计划数据的数据更新过程。其中，所述数据更新过程为基于将保存于所述实时数据库、所述计划数据库与所述历史数据库的数据依据数据的空间特性实现数据第一次组织或更新的基础上，实现对所述实时数据库、所述计划数据库和历史数据库中保存的数据按照时间属性进行的第二次组织或更新。
对象数据的组织或更新包括数据的定义过程与数据的运行过程。数据定义包括通过空间维度和/或时间维度实现模型库数据的定义与工程库数据的定义。根据一个优选的实施方式，依据对象的自然属性将待描述对象分类至相应类别，以将与相关类别相应预定义的类别属性分配给与所述待描述对象对应的、至少预先包括时间属性和空间属性的数据记录。所示对象可以是各种事物，例如可以将按照自然属性分为物理类、化学类和生物类等。依据包含待描述对象的时间属性与空间属性的数据记录，实现对所述数据记录与待描述对象自然属性关联并完成实例化。所述实例化过程即是依据待描述对象的自然属性与包含时间属性和空间属性的数据模型或数据记录进行关联，对待描述对象实现包含自然属性、时间属性和空间属性的具体化。
其中，所述数据的定义即是基于数据的时间属性和空间属性进行时空数据库建模的过程。将与待描述对象相关的非结构化数据以一个测点的形式定义为所述待描述对象的成员信息，并将包含所述非结构化数据的成员信息基于时间属性和/或空间属性储存至对应的数据记录所在数据库。
所述对象数据的组织方法还包括基于所述待描述对象的成员信息的类型实现待描述对象的成员信息的检索。所述检索包括基于时间信息、空间信息和成员信息的类型完成相应时空内对应对象的对应类型的成员信息检索。所述检索包括基于时间信息、成员信息的类型完成相应时间点或时间段内至少一个对象对应类型的成员信息检索；所述检索包括基于空间信息、成员信息的类型完成相应空间内不同时间段对应对象的对应类型的成员信息检索。所述检索包括基于成员信息的类型完成各个时间段和各个空间内至少一个对象的对应类型的成员信息检索。
根据一个优选的实施方式，所述待描述对象的成员信息的类型包括日期类型、二进制、资源、笔、画刷和字体。即是，待描述对象可以通过包括日期、二进制、资源、笔、画刷和字体的成员信息实现待描述对象的多方位的描述过程。
根据一个优选的实施方式，所述资源类型成员信息至少包括与待描述对象相关的2d图形、3d图形、文本、图片、标准通用标记语言下的子集xml、html、报表、音频和视频信息中的一种或多种格式的非结构化数据。所述画刷包括纯色、影线、纹理、线性和路径，例如，可以通过不同颜色、不同的虚实线条、不同的纹理类型、不同的线条类型和不同的线条路径的画刷格式数据来实现不同待描述对象的信息描述。同理，可以通过不同的日期数据、二进制数据、资源数据、笔数据和字体数据实现待描述对象的不同的信息描述和记录。
例如，以锅炉为待描述对象，需要定义锅炉的名称，可以通过字符串定义，例如32个字符；需要定义锅炉的温度，可以通过浮点型数据定义；需要定义锅炉的高度为多少米，可以通过整型数据定义。当完成锅炉属性定义后，数据结构为：锅炉-名称；锅炉-温度；锅炉-高度。若锅炉还有图像信息(video)，颜色信息(color)，锅炉的2d图形信息，锅炉的3d图形信息，则无法用字符串、整型或浮点型数据进行结构化定义。由此产生非结构化数据。本技术方案将非结构化数据类型作为待描述对象成员直接引入到待描述对象。即是，使得待描述对象还可以通过ellipse、video、color等数据类型进行直接描述。则数据结构为：锅炉-ellipse；锅炉-video；锅炉-color，由此实现了待描述对象的结构化描述。根据一个优选的实施方式，所述资源类型成员信息可以通过设备导入和/或底层传感单元采集获得。
对象数据组织过程中除了实现待描述对象使得时间属性数据和空间属性数据的组织，同时实现了把非结构化的数据信息以一个测点或数据记录段的形式定义成了对象成员。例如，所述数据记录中对象成员包括时间属性数据、空间属性数据、音频数据、视频数据、图片数据、枚举、数字文件等数据类型。数据库通过直接把这些对象成员数据存储下来，不需要用户单独去存储和管理，在使用的时候直接可以在交互界面上显示出来。把非结构化数据都结构化处理，音频、视频、图形都是一个点也就是模型的成员，这样使用起来就非常方便,其它的软件里都是要单独处理这些非结构化的音视频和图形，在单独的服务器，本技术方案是都存储在一个模型的不同成员上，使用和管理都非常方便。非结构化数据结构化处理，支持了这些类型以后用一个测点，一个成员就能表达和对象相关的非结构化数据信息。
该方法通过一种时空数据库来实现。所述对象数据包括了三个时间维度的数据结构，分别是实时数据对象、历史数据对象和计划数据对象，这些数据分别存储在对应的数据库内。分别对应三个数据库，所述三个数据库用于存储未来计划数据，实时数据和历史数据记录。每个数据包含时间和空间属性。所述时空数据库内部至少分成三个数据库：历史数据、实时数据、计划数据。实时数据库用来存储当前系统的实时值；历史数据库根据配置的条件进行历史数据的存储；计划数据库用于存储计划数据。其中，实时库里存储的实时数据对象按照空间特性进行组织，方便存储和检索。历史库和计划库的数据先按照空间特性进行组织再按照时间特性组织。
描述生产数据的时间维度分为过去、现在和未来。所述三种数据库的数据存储与实现方式皆不相同。其中，计划数据库针对同一时间和空间包含有多个数据内容或多个数据版本。其中多个数据内容或多个数据版本涉及针对不同的实时数据所对应的不同计划数据。其中涉及实时数据的触发或匹配过程。所述计划数据库基于实时数据完成数据触发或匹配过程，从而实现对应触发数据的匹配计划数据。其中，实时数据具有很高的实时性，每秒对应刷新的上百万条记录的实时数据，对于没有及时刷新的数据会有新鲜期的限制。历史数据多数为时序数据，所述时序数据可以做压缩并储存，当然也有业务数据的非压缩存储。
时空数据库通过三段时间维度来描述生产监控管理的数据信息，通过一个库解决多种系统应用的问题，可以降低用户的投资和系统的维护成本。不同于按照层次库的按id检索还是关系库的sql查询，数据查询时按照时间和空间查询某个模型的对象，这种查询方式是用户最为熟悉的方式，很自然也很方便。所示时空数据库对用户要管理的事物进行抽象总结，每个事物都是一个数据对象来进行存储，事物的相似性决定了他们可以来自同一个模型，但是事物也有差异性和事物变迁，通过模型的版本可以实现对事物存储的管理，在查询时不仅能查当前事物的数据还能查到事物变迁，这些在使用时空数据库都可以通过版本控制实现。
所述数据库存储的数据包含有时间和空间属性，时间是对象不可分割的属性。例如，一个工程或项目，如果时空体系发生变化，意味着工程或项目的重建。时间和空间都有位置、长度(粒度)。例如，生产批次就是一种长度，某个车间第一批次的信息。不用去写某个时间段去获取可能的批次信息。因为本发明的空间信息，在展示数据的时候我们可以通过空间展示函数直接以地理信息的形式展示出来。同一模型实例化的对象，如果他们的时间位置、空间位置、时间长度、空间长度都相同，那么他们一定是同一对象。
根据一个优选的实施方式，对于同一个实时模型可以有多个数据版或数据类型实现多个对象的实例化。例如，一个车间做升级，新老系统并存，新老系统即是使用的一个模型的两个版本，时空数据库对这两个版本下的系统对象进行监控，如果某个对象升级，切换到新的版本，在历史存储的时候，会存储每个版本对应的历史记录。对历史数据的回放，不仅能看到每个系统的历史数据，而且还能查看历史变迁。例如车间采集模型为v1版本，只支持采集温度和湿度两个参数。基于所述v1版本的采集模型建立了第一车间的对象，采集到温度和湿度的值存储到历史数据库中，历史库中也会记录对应的模型的版本。运行一段时间后，现场系统升级，除了要采集温度和湿度，还需要采集压力，那么采集模型升级为v2版本，增加了压力的参数。第一车间对象升级后，第一车间实现采集温度、湿度和压力三个值，并把对应的值存储到数据库中。在历史库中，将记录第一车间不同版本情况下产生的历史数据。
实施例1
以本发明时间对象数据的组织以及基于数据的时间属性和空间数据实现数据的检索为例。
对象数据的组织包括数据的定义过程与数据的运行过程。数据定义包括通过空间维度和/或时间维度实现模型库数据的定义与工程库数据的定义。根据一个优选的实施方式，依据对象的自然属性将待描述对象分类至相应类别，以将与相关类别相应预定义的类别属性分配给与所述待描述对象对应的、至少预先包括时间属性和空间属性的数据记录。所示对象可以是各种事物，例如可以将按照自然属性分为物理类、化学类和生物类等。依据包含待描述对象的时间属性与空间属性的数据记录，实现对所述数据记录与待描述对象自然属性关联并完成实例化。所述实例化过程即是依据待描述对象的自然属性与包含时间属性和空间属性的数据模型或数据记录进行关联，对待描述对象实现包含自然属性、时间属性和空间属性的具体化。其中，所述数据的定义即是基于数据的时间属性和空间属性进行时空数据库建模的过程。
例如，时空数据库中包含开发时的模型库和工程库，运行时的实时、历史、计划库和计算引擎。信息系统建设分为解决方案阶段和工程阶段，解决方案阶段主要是在模型库进行数据模型和计算模型的定义，工程阶段在客户现场安装工程库，加载模型库的相关数据模型和计算模型以后在实例化对象，这些对象被指定在某个机器节点运行，这些机器节点会自动安装部署我们的实时库、历史库和计划库以及计算任务。数据模型的构建是对现实世界管理事物的抽象描述。事物具备时间和空间的固有属性，监控的系统有安全权限的要求。所以，数据模型的基础属性包括名称、安全模型、时间模型、空间模型、数据方向，存储方式，创建人、创建时间、修改时间等构成。基础属性是固有的，不需要用户单独创建，有的属性是自动生成的如创建人、创建时间和修改时间，有的必须配置，未完成配置的数据模型不能正常使用。对象数据组织过程中除了实现待描述对象使得时间属性数据和空间属性数据的组织，同时实现了把非结构化的数据信息都以一个测点或数据记录段的形式定义成了对象成员。例如，所述数据记录中对象成员包括时间属性数据、空间属性数据、音频数据、视频数据、图片数据、枚举、数字文件等数据类型。数据库通过直接把这些对象成员数据存储下来，不需要用户单独去存储和管理，在使用的时候直接可以在交互界面上显示出来。数据模型的成员是用户自定义的，成员有名称、类型、单位、初值。成员的类型由系统提供，让用户选择，成员类型包含时间、空间、数字、资源、枚举、音频、视频、文件等一系列客观数据，如果一个计划既有数字信息，又有音视频信息，我们就可以定义这个计划数据模型的多个成员的类型分别是int，float，音频和视频、文件等。
每个模型都有唯一的时间粒度和空间粒度，以一个计划数据为例，描述的是一条生产线班次计划，生产线模型和班次模型是实现定义的空间模型和时间模型，模型确定以后在工程阶段假设生产线模型有3条生产线对象，班模型有甲乙丙三班。那么数据模型只能实例化3条生产线3个班组共计9个计划数据对象，不能实例化其他时空粒度的计划。模型的时间粒度和空间粒度确定以后不能再进行修改，只有修改了属性或者变更成员才会生成新的模型版本。所述数据模型的成员变更，除时间和空间以外的属性发生变更就会产生新版本。时空数据库允许一个模型存在多个版本。以车间的生产设备举例，在实际生产过程中，会面临设备的升级，升级的设备变得更智能，采集的信息更完整，这时描述这个设备的模型就产生新的版本，但是不是全部设备都升级，所以会出现一部分设备是老版本，一部分设备是新版本。数据模型出现新版本，相应的计算模型也会有新版本，计算的逻辑要处理不同版本对象的计算公式。
计算模型是用于处理数据模型的计算关系、属于关系和传输关系。计算关系是时间和空间粒度发生变化，例如，一个日计划分解分班计划。属于关系是多个子对象合成了父对象，比如一个主物料数据和一个零件数据合成一个半成品数据，这也是计算。传输是对象的时空粒度不变但是位置发生变化，比如原料数据从库房运输到线边库、半成品从一个工序移动到另一个工序，这是对象的位置发生变化。
计算模型本身也具备时间模型和空间模型基本属性，确定了计算模型的时空属性，所述计算模型只能计算小于等于这个时空粒度的数据模型，而且计算里直接按照计算模型的粒度范围去查看相关的数据模型。除了名称、时空、版本、安全固有属性，计算模型也有成员和通道和计算逻辑，计算模型的成员只是某个简单数据类型，可以保存计算用到的最后一个值，因为计算模型有时间和空间模型，计算模型和计算模型就有父子关系，比如年计划制定计算模型是月计划制定计算模型的父，父计算模型可以直接操作子计划模型的成员也就是给成员设值，子不能给父设值。计算通道除了可以是数据类型还可以是数据模型，所述计算通道为一个数组或者一个数据缓存区，计算向数据库订阅查询数据会存在数据通道内，计算和计算之间传输数据也是传输到通道里。计算通道分系统通道和自定义通道，系统通道有系统消息通道、鼠标通道、键盘通道等，这些主要处理系统异步消息和缓存图形数据。自定义通道可以是存放模型定义、对象定义和对象数据，一个通道只能选择一种类型，一般我们系统运行起来通道主要存储计算查询的数据。通道是计算对象接收异步消息和计算所需数据必不可少的组成部分。父计算设置子计算的成员，一个计算是另一个计算的父，那么这个父计算时间或者空间一定是子计算的时间或者空间的父。计算可以把数据传输到另一个计算的通道。计算可以订阅、查询、连接实时、历史、计划、工程库的数据。其中实时、历史、计划库只是数据，工程库是模型、对象的定义，而且工程库的模型只能订阅和查询不能连接修改，实时历史和计划库的数据可以连接修改也可以查询和订阅。数据的连接相当于锁定，锁定的数据值还可以被访问但是不能被其他人连接修改，只有别人修改完产生了新的数据版本以后断开了这个数据的连接第三方才可以进行连接操作。
系统运行过程中，用户通过配置界面指定实时服务器、历史服务器、计划服务器。各个服务器客户端自动将数据发给对应的服务器，例如实时数据客户端将本系统产生的实时数据传送给实时数据服务器，实时数据服务器上会自动在实时数据库中创建表格，并将相关数据存储到对应的实时服务器上创建的实时数据库中。历史数据库和计划数据库也如前述实时数据库的数据采集方式采集数据
数据的运行过程包括以时间维度实现不同数据对象的实时数据库、历史数据库和计划数据的数据更新过程。其中，所述数据更新过程为基于将保存于所述实时数据库、所述计划数据库与所述历史数据库的数据依据数据的空间属性实现数据第一次组织的基础上，实现对所述实时数据库、所述计划数据库和历史数据库中保存的数据按照时间属性进行的第二次组织。也即是，将完成实例化的存储于实时数据库、历史数据库和计划数据中的待描述对象的数据记录基于空间属性实现数据记录的第一次更新。将存储于所述实时数据库、所述历史数据库和所述计划数据中的完成空间属性更新后的数据记录基于时间属性实现第二次更新。
所述数据的第一次组织或更新过程为所述实时数据库、所述计划数据库与所述历史数据库基于对象数据的空间属性进行分类并储存的过程。其中所述空间属性包括数据的空间形状、空间轮廓和空间位置的描述。所述空间形状是对象数据对应的物理形状，所述对象数据对应的物理形状通过几何的点、线、面实现所述空间形状的描述。所述空间轮廓是所述对象数据对应的包络，所述对象数据对应的包络通过矩形或立方体来表示。并通过所述对象数据对应的空间形状计算出空间轮廓的原点，长、宽、高。所述空间位置是描述所述对象数据对应的空间上所处的位置信息，所述位置信息包括精确位置信息和逻辑位置信息。所述精确位置至少为所述对象数据对应的地理坐标位置，所述逻辑位置为所述对象数据中各组成元素的位置信息和/或关系，其中，包括同级空间模型之间位置关系与不同级空间模型的位置关系。所述对象数据包括对应的静态对象和对应的动态对象，所述静态对象包括所述对象数据的精确位置处于静态和/或逻辑位置处于静态。所述动态对象包括所述对象数据的精确位置处于动态和/或逻辑位置处于动态。所述对象数据对应的逻辑位置信息包括所述对象数据对应的逻辑位置定义信息以及逻辑位置关系信息。所述对象数据对应的逻辑位置定义信息至少包括定义对象数据对应的为第一集团公司、第一分厂、第一车间、第一流水线、第一工位。所述对象数据对应的逻辑位置关系信息包括位置的隶属关系和/或层次关系。
其中，数据的第二次组织或更新为所述计划数据库和历史数据库基于对象数据的时间属性进行分类并储存的过程。其中所述时间属性包括所述对象数据对应的时间位置、开始时间和结束时间的描述。为所述实时数据库基于对象数据的时间属性进行分类并储存的过程，其中所述时间属性包括所述对象数据对应的时间位置、开始时间和消逝时间的描述。所述消逝时间是实时数据最近一次刷新的计时时间，如果这个时间超过了实时对象的新鲜期属性配置，则系统或实时数据库认为实时数据不新鲜。同时，只要实时数据库在新鲜期内再次刷新数据，则消逝时间就会清零重新计时。
根据一个优选实施方式，系统内部分成历史数据库、实时数据库和计划数据库三个数据库。历史数据库根据配置的条件存储所述对象数据对应的事物的历史数据。实时数据库用来存储所述对象数据对应的事物的实时值。计划数据库用于存储所述对象数据对应的事物的计划数据。这三个数据库是不需要用户配置的。用户使用时，仅需通过配置界面指定历史服务器、实时服务器和计划服务器。系统运行起来，各个服务器客户端会自动将数据发给对应的服务器。例如，实时数据客户端会把本系统产生的实时数据传送给实时服务器。历史数据客户端和计划数据客户端也如此。本发明的存储机制不限于此，还包括其它存储机制。
根据一个优选实施方式，历史数据、实时数据和计划数据的存储存在很大区别。实时数据的时态是实时的，表示当前时间的数据，具有新鲜度的特质，也就是其数据的刷新周期要符合其时间粒度。例如，如果对象的新鲜度是5秒，则其刷新周期也应该是5秒，如果5秒内不刷新则该对象为不新鲜。实时数据要求有很高的实时性，每秒要能刷新上百万条记录的实时数据，对于没有及时刷新的数据会有新鲜期的限制。历史数据时态是历史的，表示过去时间的数据。工业过程的历史数据多数是时序数据，可以进行压缩。历史数据中的业务数据也可以以非压缩的方式进行存储。计划数据时态是未来的，表示未来时间的数据。计划数据依据历史数据和实时数据计算所得。所述对象数据对应的事物的时间属性至少包括所述对象数据对应的事物的时间位置、开始时间和结束时间。所述时间位置是相对于父空间模型的位置。在数据查找时，按照对象数据的时间属性即可检索模型中的对象，方便快捷。优选地，所述对象数据对应的事物除了具有时间属性外，还可以自定义数据的其它属性。
用户能够基于数据的空间属性描述和/或时间属性描述实现对数据的状态信息检索。基于数据的空间属性描述能够实现对所述空间属性描述对应的数据中包括的事和/或物实现特定空间不同时间段的状态信息检索。基于数据的时间属性描述能够实现对所述时间属性描述对应的数据中包括的事和/或物实现特定时间不同空间的状态信息检索。基于数据的时间属性描述和空间属性描述能够实现对所述时间属性描述和空间属性描述对应的数据中包括的事和/或物实现特定时间和特定空间的状态信息检索。即在数据查询时，按照时间和空间即可检索对象数据的状态信息，方便快捷。
同时通过空间形状、空间轮廓和空间位置实现了对象数据对应事物的空间模型化，不仅实现了对象数据对应事物的精确位置信息描述，同时是实现了对象数据对应事物的逻辑位置的描述。使得对象数据对应事物位置信息的查找不再需要依靠经度、纬度和海拔信息，仅靠其名称或其它定义信息即可完成对事物位置的查询。同时，基于对象数据对应事物逻辑位置的描述信息，可实现其隶属关系的查询。同时，还可通过本发明实现对象数据对应事物动态精确位置和/或动态逻辑位置的记录与更新，从而实现对象数据对应事物历史位置追溯查询和实时位置查询功能。
实施例2
在实施例1的基础上，以本发明的数据图形化成员的使用为例。时空数据在数据库里存储的各种数据是对客观事物的一种描述，比如现场的温度值、压力值、流量值，这些数值都是一些具体的数据，时空数据对象本身的空间信息比如空间形状、空间大小、空间位置以及时间信息不仅用自然语言的形式定义和表达，还应该用图形化的方式形象的展示出来。
以空间为例，用一个多边形的图形成员来描述空间的形状，这个多边形图形成员在模型阶段只是简单的多边形，不代表任何含义，但是在与具体的待描述数据对象发生关联的阶段，时空数据对象上的多边形成员显示的就是实际现场设备的形状，因为每个空间对象都有形状和地理坐标，这个坐标点集可以决定数据对象的位置和大小。数据对象上有图形成员的应用场景：主要是用图形来直观反映数据的空间数据信息。这也就是待描述对象为什么可以支持地图显示，因为每个数据都有空间信息，在查询数据的时候只要选择了地理模式显示数据对象，这些数据就会以地图的形式显示出来，在数据的地理空间范围内，还可以用其他的图形成员来反应其他现场过程数据成员的信息，这样就实现了地图和过程数据的完美结合。
以检测现场的过程数据为例，温度值是一个数据成员，一般定义一个文本图形成员在屏幕上显示现场温度信息，还可以再定义一个圆形图形成员，在温度达到一定值时，不仅输出温度值，还可以让圆形图形成员显示不同的颜色，这样给用户传递的信息更直观，人的大脑接收的信息如果是文字，首先会把这些文字联想成行业的一些通用的图形，然后才理解现场出现的状况，如果直接用行业图形去反应检测的数据结果，这就降低了数据在人大脑转化为信息的过程，可以说本发明用不同行业图形信息来表达不同行业的专业数据，这些数据自动采集的以后，即可由组态配置不同的图形来加以表达。
实施例3
在实施例1的基础上，以本发明的数据音视频成员的使用为例。通过数据采集，可以把采集到的现场的音频、视频数据以实时数据成员的形式直接在展示设备端播放。以往的监控和管理，只能采集到数据，然后用一些形象的图形展示出来。这就好比从前的传感器信息成员只是让用户有了双手，在屏幕上用形象的图形再现现场信息，但是有了音频成员和视频成员，在控制室的用户就有了眼睛和耳朵，可以实时看一个现场的图像和听现场的声音。
音频和视频数据实时采集的同时会按照时空粒度存储，比如当班发生了一个温度报警，在温度报警发生时作为一个触发条件来记录现场的音视频信息，等温度报警消失以后停止记录。用户查询温度报警事件对象的时候除了可以看到温度报警的时(几点钟报警几点钟消失)空信息(具体哪个设备)，还可以通过音视频成员，调度报警发生过程中现场的音视频资料信息，最重要的是这些成员信息都存储在一个历史数据对象上面，用户不需要像以前那样到各个第三方数据库去检索和查看，而是在时空数据库直接把这些数据存储，一个时空查询条件就可以查询出来。
计划数据的音视频的使用，一般作为现场生产指导计划数据，音视频和二进制成员的使用也非常广泛，所谓的资源类型涵盖了音视频、word、pdf、bmp图片等类型，在具体的计划数据对象上，给相应的资源类型关联或者导入具体的资源文件，现场工位的操作人员在执行现场装配任务时就可以调取不同资源成员信息，这个资源可以是一段视频，也可以是一个pdf指导书，也可以是一段事前录制好的操作指导音频。
音视频也是通过具体的图形成员来显示和播放，比如现场人点击一个文本成员，在图形计算逻辑里会触发一个音频播放函数来播放相应的音频成员信息，有一个视频播放按钮，点击也会触发一个视频播放函数，这个函数来播放相应的视频成员信息。这些成员都可以由用户自由定义，名称任意设置。
实施例2和实施例3主要说明点化的概念，即是，通过丰富数据成员的数据，可以让用户在监控和管理系统组态过程中实现各种各样的复杂功能，是一种结构化和非结构化数据完美融合的解决方案，而且这套解决方案是通过组态的方式实现，而非用高级语言编程的方式去融合各家专业产品。
相较于别的系统，我们不需要把这些数据分别存放在不同的服务器上，比如gis信息在地理服务器上，音视频信息在多媒体服务器上，图形信息在单独服务器。通常的实现方式是开发应用程序以后，从不同的服务器调取数据，在应用平台甚至客户端进行整合。因为一般这类数据都由不同的平台厂家提供。
通过时空数据库把这些数据点化以后，都存储成数据的成员，也就是说这些数据都以某个待描述数据对象的成员形式存储在我们的时空数据库之内，一个时空数据库处理了不同服务器厂家提供的存储和查询功能。点化的好处有很多：首先，只用一个平台解决了所有的数据的存储和查询问题。其次，通过点化可以通过更多的媒介手段去表达一个对象的信息，以往结构化数据只是一些过程数据，引入音视频、图形、地理信息等，更加形象逼真完成对数据的表达。最后，用户不需要关心这些成员数据的存储，所述成员数据只是我们数据的一个成员，在查询数据的时候访问成员就可以访问数据的音视频、图形和位置信息，而采用传统的关系库存储，用户还要关注这些数据存储到哪个数据库的哪个关系表的哪个字段里，在我们这里我们只需要知道这就是那个业务对象的实时音频、实时视频，或者历史音频、历史视频，或者一个计划指导视频就可以，在访问我们的实时、历史或者计划数据的时候就可以直接通过访问相应的音视频成员进行访问和操作，这种成员完全可以自定义，理论上没有长度和个数限制。
实施例4
以本发明实现对象数据的定义为例进行说明。所述数据定义其中包括通过空间维度和/或时间维度实现模型库数据的定义与工程库数据的定义。所述数据的定义即是基于数据的时间属性和空间属性进行时空数据库建模的过程。以工厂生产过程中时空数据库实现对生产数据进行时间和空间的建模为例进行说明。时间模型是描述时间的粒度的模型。例如，将时间粒度分年、月、日、班、小时、秒等。同时，用户也可以自由定义时间粒度，比如班、批次等。时空数据库在使用过程中要先进行数据建模。建模时要根据监控和管理的事物或项目进行时间、空间分割。例如，将时间粒度分为年、月、日、班、小时、秒。
将空间粒度分为总公司，分厂，车间(库房)，生产线，工序、工位、设备等，例如，通过空间对象编辑器加载谷歌地图或者百度地图，并在地图配置里选择设定相应的坐标系，基于总公司所在地理位置绘制一个root根节点的空间范围，在root根节点的空间范围内用矩形/不规则多边线/点/折线来绘制一个空间对象以得到总公司的第一级空间模型。在第一级空间模型内用矩形/不规则多边线/点/折线来绘制一个空间对象以得到关于分厂的第二级空间模型。在第二级空间模型内用矩形/不规则多边线/点/折线来绘制一个空间对象以得到关于某车间的第三级空间模型。因以此方法，实现对生产线空间模型、第几道工序的空间模型、工位空间模型和设备空间模型的描述。
所述数据建模包括对描述的每个事物进行模型化。例如，产品是一个物，产品的加工是一件事，产品出库也是一件事。某个工位上加工的产品数量或员工绩效也是事，在时空数据库中是实现对前述事和物进行数据建模。数据模型包括时间模型和空间模型。例如，工位加工的绩效模型，工位即对应空间，班或班次对应时间，数据的成员可以是工单号、加工数量、报警次数、返工次数等。所述绩效模型的数据是通过计算模型来完成的，即通过计算检测生产数据变化，定时统计绩效数据输出到绩效模型。
具体到某工厂时，即是对建好模型进行工厂实例化。将对象数据对应的描述对象的空间状态与空间模型相对应匹配，从而实现对多级和/或多层次描述对象的空间信息标注。例如，具体确定实际各分工厂名称、各条生产线名称、各个设备名称、各道工序名称，这是空间实例化。实例化的过程中也确定了各个对象的附属关系。具体确定一天有几班，每个班次多长时间，即为时间实例化。实际生产线共涉及几个工序绩效数据，这是绩效数据模型的实例化。还包括计算的实例化，要涉及计算相关绩效数据，包括根据采集的数据计算工作时长、加工数量、报警次数和返工次数等。
系统运行后，系统后台就会自动检测生产信息，记录每个工序的生产情况，实时统计每个工位的生产绩效。至此，一个工厂的生产情况就被实时记录到时空数据库。用户需要查看的时候在场景模型里去进行查询实时和历史生产数据信息。
基于时空数据库，实现制定计划，按照时间和空间的计划的分解，计划的下发也会非常容易。做计划一般都会指定总的计划比如全厂年计划，分解到全厂月计划、全厂日计划、全厂班计划，车间月计划，车间日计划，车间班计划。用户只需要将计划分解为非常细的粒度，然后完成对一个时间粒度和/或一个空间粒度的监测，即可实现计划项目的全局监控。
需要注意的是，上述具体实施例是示例性的，本领域技术人员可以在本发明公开内容的启发下想出各种解决方案，而这些解决方案也都属于本发明的公开范围并落入本发明的保护范围之内。本领域技术人员应该明白，本发明说明书为说明性而并非构成对权利要求的限制。本发明的保护范围由权利要求及其等同物限定。