摘要：在科学技术迅猛发展的时代背景下，物联网技术的应用范围不断拓宽，各行各业都可看到物联网技术的身影。物联网是我国的第三次信息革命，物联网的出现，让世间万物相连，可实现任何时间、任何地点的人、机、物的相连相通。与过去的网络技术相比，以物联网为基础的实时信息交换表现出更高的效率、更优的质量。本文围绕以物联网为基础的大数据量实时信息交换策略展开研究，具有重要的研究价值。

前言

物联网，其本质是信息的交换与共享，是物物相连的互联网。物联网技术的出现，将物与物、物与人连成一个可视化的网络，在这个网络中，可对物品进行识别、定位、查询、追踪、监控，进而对物品进行高效、全面、智能化的管控。物联网技术在数据实时信息交换方面有很好地表现，在多个行业中得到应用，得到社会的普遍认可。但是，在信息处理和交换数据量不断增加的大数据时代，实时信息数据交换和存取方面的问题不可避免地暴露出来，无疑加大了物联网数据信息交换的复杂性。为优化物联网背景下的大数据量信息交换的质量和效率，本文对基于物联网的大数据量实时信息交换策略进行研究，旨在提升物联网数据处理工作质量，为拓宽物联网在社会各领域的应用范围提供参考。

一、大数据量实时信息交换的必要性

（一）满足数据信息高效处理要求

迄今为止，物联网在市场上的普及率和使用率已经相当高，这得益于物联网在信息实时交换方面的出色表现。物联网的应用越来越广泛，人们所熟悉的工业、农业、交通、政务、教育、医疗等各个领域，都可以看到物联网的身影，正是因为如此，物联网数据信息交换需要处理的数据量随之增加，进一步出现信息密度分布偏低的问题，从而导致信息交换处理的效率和质量大大降低。因此，需要深入地研究基于物联网的信息交换的过程中对信息数据快速处理的需求。信息交换的核心是实现物联网的数据和信息资源的互换和通信，要求将计算机网络与实物通过数据方式相连，然后对信息数据进行处理、整合。为了确保信息数据交换的速度和质量，需要先对数据信息进行一系列的基础处理，比如信息资源压缩和数据格式转换等，然后再进行信息数据的实时交换，以满足数据的快速交换。

（二）满足数据信息共享要求

物联网存在的目的主要是优化数据资源的利用率，使信息数据在各种不同但关联的主体之间实现实时共享，进而推动经济发展。在物联网数据信息资源实时交换过程中，应特别关注数据格式的一致性和数据模块间的兼容性，这是大数据量实时信息交换的基础和前提。只有数据格式保持一致、数据模块间相互兼容，才能达到真正意义上的数据共享。然而，现阶段物联网数据模块间的兼容性仍然有待提高，数据的规范性存在缺陷，大数据量信息资源在共享过程中时效性低下，不利于信息的高效流通，迫切需要解决该问题。

（三）满足数据安全传输要求

在物联网大数据量实时信息共享持续推进的背景下，数据资源信息量与日俱增，数据在交换的过程中不可避免地遇到泄露、丢失、篡改等问题，为确保实时信息交换的安全性与全面性，首先要解决信息资源泄露、丢失等问题，在保障信息资源安全、完整的基础上，才能实现物联网大数据量的高效率、高质量交换。

二、基于物联网的大数据量实时信息交换问题

（一）数据信息未得到及时处置

大数据量实时信息交换的繁琐程度较高，流程更复杂，在具体操作中需要持续地对数据执行读写操作，由此造成数据库访问次数增加，访问更加频繁，继而影响后续数据的及时入库，导致无法对后续录入的数据信息进行快速有效地处理，直接影响用户的使用体验。特别是针对一些重要的数据资源，如果发生上述情况，可能造成严重的不良影响。

（二）系统处理工具不能正常使用

在互联网迅猛发展的背景下，社会生产生活产生的信息数据量激增，由此对物联网实时信息处理提出更严苛的要求，利用物联网进行处理的信息量更加庞大。过快的数据量增长速度导致数据库承受数据信息的压力急剧上升，若存在数据库空间不足的问题，必然会影响数据库访问效率，使得数据库访问效率下降，访问速度迟缓，进而对信息传输的效率和时效性造成负面影响，同时也会影响系统处理工具的正常使用，不利于物联网建设的全面推进。

（三）查询功能响应速度较慢

在数据持续增多的背景下，有限的物联网系统容量与无限的数据量之间的矛盾逐渐凸显，海量的信息储存在系统中，如果没有对信息数据进行有效处理或做好充分的规划，必然会导致数据信息超过系统容纳限度，进一步削弱系统运行性能。海量的数据输入到有限的系统中，导致系统查询响应速度变慢，直接影响信息交换时效，无法实现数据信息的及时有效处理。

三、基于物联网的大数据量实时信息交换的具体策略

（一）临时表技术

以物联网为基础的大数据量实时信息交换需要做好数据预处理。以往的数据表处理方式主要是基于特定的数据表格连接方式来计算数据表，然后从这些计算结果中筛选出符合标准的数据。该方法存在一个明显的问题，主要体现在直接计算生成的表格信息存在完整性和稳定性不足的问题，这也导致了其使用效率相对偏低。临时表计算与传统数据表处理方法存在明显差别，其核心是先从大数据表中筛选出符合标准的数据，然后将这些数据保存在临时数据表中，再对临时表中的数据进行处理。基于临时表技术的应用，信息处理和交换的速度加快，效率更高，与访问源数据相比，访问临时表中的数据具备速度更快、效率更高、精确性更强的优势，可有效提升信息数据处理的时效性。在需要经常对大数据进行读取，且读取的数据类型比较集中和固定的情况下，可以采用该技术，以优化系统的性能，提高实时信息交换的质量。

（二）内存映射文件方法

物联网大数据量实时信息交换通常是在计算机硬盘上完成。在数据量日益增多的背景下，需要处理的数据急剧增加，数据处理的难度增大，采用原先的操作方式，难以达到理想的处理效果和速度。基于此背景，内存映射文件方法逐渐得到应用，该方法处理效率更高，操作技术更加完善，适用于大数据量文件的处理。内存映射文件方法的应用主要是借助内存指针的作用，让应用程序访问磁盘中的文件，这一过程就像是访问加载了该文件的内存一样，借助文件映射让磁盘文件中的相应内容与进程虚拟地址空间的一定范围建立起映射关联。在传统操作中，需要进行文件I/O操作以及文件内容缓冲处理，然而，在内存映射文件方法应用中，这些环节和步骤被省去。采用内存映射文件方法处理文件，无需为文件申请和分配缓存，系统处理直接处理文件缓存的全部操作。该方法的应用可以很好地访问所映射的文件，有效节约内存空间，提高系统运行效率。针对物联网大数据量实时信息交换，基于该方法的应用，无需再执行文件数据加载到内存、数据从内存到文件回写和释放内存块等操作，仅需四个步骤，即创建文件映射对象、在进程的地址空间创建映射对象及映射文件的视图、取消映射文件处理数据操作、关闭文件映射对象，就可完成数据的存取，大幅提升了数据处理的效率。这种数据存储和访问方式在物联网大数据量实时信息交换和共享中有着广泛的应用前景。在应用内存映射文件方法的过程中，有三大核心要素，具体如下：

（1）将特定的内存指针配置到计算机硬盘上，以便用户在实际使用过程中能够更加直观地感知和理解。

（2）设定访问权限，进行身份验证，避免信息泄露、丢失或篡改，提高数据安全性。

（3）构建信息映射系统，能够在短时间内实现信息的储存、访问和共享，通过这种高效存取的方式，加快信息的更新速度，扩大资源库的储存容量。

（三）文件缓冲策略

数据库的数据缓冲（I/O缓冲）策略通常分为两类，即表缓冲模式与行缓冲模式。表缓冲模式具有一次性的特征，行缓冲模式则为即时处理，是较为标准的实时处理方式。这两种操作模式各自存在一定的缺陷，随着数据量的爆炸式增长，采用表缓冲模式，将导致计算机的储存空间被大量占用。若计算机的储存空间小于缓存的数据量，将阻碍计算机系统的正常运行，拖慢整体运行速度，难以满足数据高效处理的需求。在数据库日志量较大的情况下，如果采用行缓冲模式，数据读取和传输的效率往往较低，完成数据读取和传输需要较长时间，系统运行的效率明显下降，信息交换的时效性将大打折扣。为了改善当前的状况，弥补传统数据库数据缓冲策略存在的缺陷，需要采用经过优化的文件缓冲策略。针对大数据量实时信息交换，可以使用文件缓冲策略，将数据日志下载到本地客户端临时文件中，然后落实对数据日志文件的有效处理。基于文件缓冲策略的应用，可以有效地解决内存空间不足或信息交换效率低的问题，可进一步提升系统运行效率，优化系统的整体性能。在对数据库执行复杂程度较高的操作，如求和操作时，因数据库内部特定的管理方式，无法充分体现文件缓冲策略的优点，当需要多次读取同一大容量数据库时，特别是在需要获得数据挖掘的多重关联规则的情况下，文件缓冲策略不失为一种较为有效的方法。

（四）查询交换优化方法

物联网大数据量实时信息交换，用户使用的功能主要集中在查询和访问。优化查询访问的方法主要分为两大类：一是缓存技术，二是索引技术。

针对缓存技术，访问的频率相对较高，数据信息在短时间内的变化比较难察觉，信息总量的增长幅度相对较小。该技术最大的优势在于能够显著提高数据查询效率，可在极短的时间内多次、重复、高频率访问大数据量信息资源。同时，数据信息实时交换的质量可以得到有效提升。缓存技术的应用，可以自动且有效地将许多重复、无效的数据信息过滤掉，数据重复传输、处理和创建的问题将不复存在，可使系统性能明显提升，系统响应速度大大加快，数字库访问频率降低，进而实现信息交换服务质量和效率的提升。同时，还可避免在提供数据服务的过程中突发中止的情况，确保系统运行的稳定、可用。

针对检索技术，可进一步分为聚集索引技术和非聚集索引技术。这两种方法都有其各自的优点和缺点。聚集索引能够基于一定的顺序对海量的数据进行完整存储，当用户执行索引操作时，可立即提供所需信息。因此，聚集索引在检索效率方面表现更为出色，但是也存在一定的缺陷，主要体现在针对新添加的数据无法做到即时显示。同时，聚集索引容易对数据的新增、更改、删除等造成影响。非聚集索引相比聚集索引来说，检索效率较低，但是能够迅速地展示新添加的数据，查询到的数据信息的完整程度较高，并且对数据的新增、更改或删除不会产生不良影响。

结语

总而言之，物联网的发展为大数据量实时信息交换提供了关键的技术支撑。物联网技术的应用，弥补了传统的数据信息交换存在的时效性较差、安全性较差的缺陷。以物联网为基础的大数据量实时信息交换具有效率高、时效快、安全性高的优势。在大数据时代背景下，要进一步加大对物联网大数据量实时信息交换的研究力度，针对物联网实时信息交换所面临的问题，采取科学的、合理的、有针对性的解决对策，进而为物联网实时信息交换提供强有力的技术支持，并进一步推动物联网大数据量实时信息交换的稳定发展。

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来源：三川智慧

作者：郑志强、唐雄

编辑：李京帅

一审：周琦

二审：詹志杰、蔡晋辉