實時資料庫有哪些

『壹』 國產實時資料庫

許多企業從八十年代開始採用DCS控制以來，大部分新建裝置都陸續採用了DCS進行控制，一個企業往往有很多套生產裝置，每套生產裝置採用一套DCS系統進行控制，而這些DCS系統之間自成一體、互不聯系，形成了一系列的自動化信息孤島，無法實現全廠范圍各裝置的統一調度、管理與安全指標的多級實時監控。另一方面，隨著各裝置的大型復雜化和連續化，各個裝置的協調、指揮與全廠范圍的安全監控顯得非常重要和必要，同時迫切需要實現ERP系統與DCS自控系統之間生產數據的雙向傳遞。北京思創信息系統有限公司公司憑借多年工廠信息化的經驗，在此背景下開發了實現管控一體化的大型實時資料庫軟體系統，實時資料庫StrongDAS。

實時資料庫StrongDAS能把全廠范圍的DCS、PLC等各類自控系統聯網，將分布在各崗位工段的工藝參數如：溫度、流量、液位、壓力、組分等全部集中，實現全廠信息的集成。並通過系統各軟體模塊，實現了企業生產過程的實時監控、歷史趨勢分析、報警管理和事故追憶、工藝參數分析、班組考核、生成調度報表等，為生產管理部門提供可靠完整准確的數據，幫助有關部門的管理人員和公司領導抓好生產提供決策依據，從而實現管理科學化、扁平化、規范化。
實時資料庫StrongDAS還可作為數據平台為其他應用系統（如生產執行系統MES、實驗信息管理系統LIMS、優化和先進控制軟體等）提供生產實時和歷史數據。下層連接控制系統，上層連接管理信息系統，實現ERP系統與DCS自控系統之間生產數據的雙向傳遞

實時資料庫StrongDAS關鍵技術與創造點：（1）實現了100多種國內國外的DCS與PLC的數據採集介面，並達到可以採集所有類型的自控系統中的數據的目標；（2）多級數據壓縮技術以實現大容量的生產實時數據的存儲與共享；（3）多任務、多線程的系統運行方式，確保各個任務響應的實時性和速度；（4）北京思創專有隔離技術，確保不會因數據採集影響各自控系統正常運行。（5）通過標準的IE瀏覽器對過程實時和歷史數據的瀏覽；（6）班組考核等功能齊全的生產管理模塊。（7）與企業ERP、OA等信息系統可無縫集成

重大項目的參與：在「863」項目「大型石化系統定性定量復雜故障診斷技術研究」中，StrongDAS實時數據中心軟體用於採集各種數據源（如DCS、PLC、ESD、PSSP模擬平台、MatLab等）的實時數據，並存為歷史數據，以統一介面向各類信號分析軟體（如SDG故障診斷平台、PCA、PLS、神經元網路等演算法模塊）提供所需數據，以實現對生產過程或模擬對象的故障診斷等應用。既可以作為開發平台使用，也可以在實際生產裝置上應用。

實時資料庫StrongDAS技術指標與國內外已有的同類技術全面綜合對比情況：實時資料庫StrongDAS參考處於國際領先水平的美國Aspen公司的InfoPlus和美國OSI公司的PI兩大知名實時資料庫系統進行開發。作為工廠實時生產調度管理信息系統使用，並創造性實現了各類儀表電信號的數據採集，將易燃/有毒氣體監測和重要崗位/危險場所的視頻圖象信息拿入系統范圍，能有效地幫助企業實現生產裝置的安全監控。與國內同類系統相比，在容量、速度、採集介面數量、上層應用模塊、支持網際網路等方面具有無可比擬的優勢，處於絕對領先地位。

『貳』 關系型資料庫和實時資料庫都有哪些

很多了。。關系型的有：SQLServer、Sybase、Informix
mysql 。等等。。
實時的我知道的有：Lotus Notes。。包括XML也可以做為實時資料庫的。

『叄』 實時資料庫網站是哪個

是www.rtdb.org
這裡麵包括實時資料庫方面的專業論文和廠商
另外還包括上面的MES和下面的FCS等

『肆』 什麼是實時資料庫

實時資料庫（RTDB－Real Time DataBase）的一個重要特性就是實時性，包括數據實時性和事務實時性。數據實時性是現場IO數據的更新周期，作為實時資料庫，不能不考慮數據實時性。一般數據的實時性主要受現場設備的制約，特別是對於一些比較老的系統而言，情況更是這樣。事務實時性是指資料庫對其事務處理的速度。它可以是事件觸發方式或定時觸發方式。事件觸發是該事件一旦發生可以立刻獲得調度，這類事件可以得到立即處理，但是比較消耗系統資源；而定時觸發是在一定時間范圍內獲得調度權。作為一個完整的實時資料庫，從系統的穩定性和實時性而言，必須同時提供兩種調度方式。

實時資料庫可用於工廠過程的自動採集、存儲和監視，可在線存儲每個工藝過程點的多年數據，可以提供清晰、精確的操作情況畫面，用戶既可瀏覽工廠當前的生產情況，也可回顧過去的生產情況，可以說，實時資料庫對於流程工廠來說就如同飛機上的「黑匣子」。

『伍』 國外傳統實時資料庫有哪些

a. OSI公司的PI( Plant Information System )
b. Aspen公司的IP21( InfoPlus.21 )
c. Honeywell公司的PHD( Process History Database )
d. Instep公司的eDNA(enterprise Distributed Network Architecture)
PI在國內廣泛應用於電力行業，它採用了旋轉門壓縮專利技術和獨到的二次過濾技術，使進入到PI資料庫的數據經過了最有效的壓縮，極大地節省了硬碟空間；IP21和PI一樣屬於正宗的實時資料庫軟體，價格和PI差不多，比較昂貴，IP21在中石油、中石化內部得到了廣泛使用；由於Honeywell占據了化工行業DCS大部分份額，因此PHD在化工行業使用得也比較廣泛，PHD在內部使用了Oracle關系資料庫；
以上三種實時資料庫均為二十世紀末推出來的傳統實時資料庫，由於在電力行業占壟斷地位的PI價格居高不下，Instep eDNA憑借價格優勢進入了電力行業，逐漸擁有了一定的客戶，因此目前大型電力企業仍然偏愛OSI PI，不少中小電力企業則選擇了eDNA。
特點：價格高、實時資料庫包含實時資料庫及其它配套軟體。

『陸』 實時資料庫是什麼意思有了解的嗎

實時資料庫是資料庫系統發展的一個分支，是資料庫技術結合實時處理技術產生的，可直接實時採集、獲取企業運作過程中的各種數據，並將其轉化為對各類業務有效的公共信息。

『柒』 國產企業實時資料庫系統哪個好點

企業實時資料庫系統EI簡介
Enterprise Information System實時資料庫系統軟體，簡稱EI，是北京華恆信遠在學習國外主流實時資料庫系統的基礎上，結合國內用戶的具體情況，自主研發的一款適合中國國情的實時資料庫系統。
企業實時資料庫系統EI是企業信息化的中樞，是管理信息系統和自動控制系統之間的橋梁，對企業生產數據通過立體流程圖、報表等方式進行全面實時監控，可以給管理信息系統提供生產實時數據，也可以為企業各個角色提供各自所關心的關鍵指標,比如企業生產負責人可以了解生產數據的統計，以及重大生產事件的信息；企業生產總工可以進行工藝參數分析，改進工藝，提高生產效率；生產調度可以瀏覽整個生產流程，自動生成調度報表；車間儀表和工藝技術員則可以瀏覽各自車間的生產流程，自動生成生產報表，監控產設備運轉情況。

『捌』 目前國內應用廣泛的實時資料庫有哪些

國內有自主知識產權的實時資料庫有pSpace，由北京三維力控科技有限公司研發，目前在石油、天然氣、煤礦、市政等有多個應用。

『玖』 哪家廠商的實時資料庫比較出名

隨著工業現場存在著海量過程數據，這些數據的並發存儲與查詢成為關系資料庫應用的瓶頸。工業實時資料庫的誕生，不僅能將分散的海量過程數據採集並存儲下來，解決了關系資料庫應用難題，還為企業將「數據轉化為信息」提供穩定可靠的數據支持平台。

『拾』 國內的實時資料庫。

實時資料庫系統是開發實時控制系統、數據採集系統、CIMS系統等的支撐軟體。在流程行業中，大量使用實時資料庫系統進行控制系統監控，系統先進控制和優化控制，並為企業的生產管理和調度、數據分析、決策支持及遠程在線瀏覽提供實時數據服務和多種數據管理功能。實時資料庫已經成為企業信息化的基礎數據平台，可直接實時採集、獲取企業運行過程中的各種數據，並將其轉化為對各類業務有效的公共信息，滿足企業生產管理、企業過程監控、企業經營管理之間對實時信息完整性、一致性、安全共享的需求，可為企業自動化系統與管理信息系統間建立起信息溝通的橋梁。幫助企業的各專業管理部門利用這些關鍵的實時信息，提高生產銷售的營運效率。

北京開運聯合信息技術股份有限公司-實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ）

實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ）是什麼？

1、實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ）是開運聯合公司針對行業應用，獨立研發的，擁有全部自主知識產權的企業級實時/歷史資料庫平台。為企業監控生產情況、計算性能指標、進行事故分析和對設備啟停分析診斷、故障預防等提供重要的數據保障。

2、實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ）可廣泛用於工業控制自動化數據的高速採集和存儲，提供高速、海量數據存儲和基礎分析能力。

3、實時性工業資料庫軟體（CreatRun Database ）可隨時觀察以及在線分析生產過程。長期保存的歷史數據不僅可以重現歷史生產情況，也使大規模數據挖掘成為可能。提供企業生產信息管理解決方案，可以有效應對「從小到大」 「由近及遠」 的各種企業級數據應用。

4、CreatRun Database 可在線按照時間序列以毫秒級精度自動採集企業的各類過程自動化系統中的生產數據，高效壓縮並存儲。同時可向用戶和應用程序提供實時和歷史數據，使得用戶可隨時觀察以及在線分析生產過程。長期保存的歷史數據不僅可以重現歷史生產情況，也使大規模數據挖掘成為可能。