Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2023 - zeszyt 11

Comparison of SQL, NoSQL and TSDB database systems for smart buildings and smart metering applications

Porównanie systemów baz danych SQL, NoSQL i TSDB dla zastosowań w inteligentnych budynkach i smart metering

10.15199/48.2023.11.02

nr katalogowy: 146188
10.15199/48.2023.11.02

Streszczenie

The article compares different types of databases for storing data sourced from smart building and smart metering systems. The differences between non-relational (NoSQL – NoRDBS), time-series (TSDB) and the most popular relational database (SQL – RDBS) were highlighted. Then, the possibilities of practical usage of them for gathering data from typical sensors used in buildings and the integration with the most popular installation standards (KNX, LCN) and communication protocols (Modbus, MQTT, MBus) were examined. For examination, the most popular software under opensource licenses were selected: PostgreSQL as a relational database; MongoDB as a non-relational document database; and InfluxDB as a TSDB database. Installation and configuration methods, the possibility of integration with other systems and interfaces to popular programming languages (C#, Python, Java, C++) were compared. In the empirical part, the following were studied: access times and increase in used disk space in cooperation with a real sensor to reach 1 million records in each of the databases. In the conclusions, the results are presented and the authors’ suggestions for potential applications for the databases in the fields mentioned in the title are provided.

Abstract

W artykule porównano ró ˙zne typy baz danych na potrzeby przechowywania danych pochodz ˛acych z systemów inteligentnego budynku i smart-meteringu. Zwrócono uwag ˛e na ró ˙znice pomi ˛edzy bazami nierelacyjn ˛a (NoSQL – NoRDBS), opart ˛a o szeregi czasowe (TSDB) i najpopularniejsz ˛a baz ˛a relacyjn ˛a (SQL – RDBS). Nast ˛epnie przeanalizowano mo ˙zliwo ´sci ich praktycznego wykorzystania na potrzeby gromadzenia danych z typowych czujników stosowanych w inteligentnym budownictwie oraz integracji z najpopularniejszymi standardami instalacji (KNX, LCN) i protokołów komunikacyjnych (Modbus, MQTT, MBus). Do przebadania wybrano najpopularniejsze systemy na licencjach open-source: PostgreSQL jako baza relacyjna; MongoDB jako baza nierelacyjna dokumentowa oraz InfluxDB jako baza typu TSDB. Porównano sposoby instalacji i konfiguracji, mo ˙zliwo ´s ´c integracji z innymi systemami oaz interfejsy dost ˛epowe dla popularnych j ˛ezyków programowania (C#, Python, Java, C++), a w cz ˛e ´sci empirycznej czasy dost ˛epu i przyrost zaj ˛etej przestrzeni dyskowej we współpracy z rzeczywistym czujnikiem do osi ˛agni ˛ecia 1 miliona rekordów w ka ˙zdej z baz. We wnioskach przedstawiono wyniki oraz zebrano sugestie autorów dotycz ˛ace potencjalnych zastosowa ´n dla przetestowanych systemów baz danych w dziedzinach zawartych w tytule.

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] Elmasri R., Navathe S.: Wprowadzenie do systemów baz danych, Wydawnictwo Helion, Gliwice, 2005.
[2] Martin J.: Managing the Data-base Environment PrenticeHall, Englewood Cliffs, , NJ, 1983.
[3] Haerder T., Reuter A.: Principles of Transaction-Oriented Database Recovery, ACM Comput. Surv., pp.287–317, Dec. 1983.
[4] PostgreSQL
[web page] www.postgresql.org/,
[Accessed on 9 Apr. 2023.].
[5] MongoDB,
[web page] www.mongodb.com/.
[Accessed on 9 Apr. 2023.].
[6] InfluxDB,
[web page] www.influxdata.com/,
[Accessed on 9 Apr. 2023.].
[7] DHT 21 | Temperature and humidity module,
[web page] cdn-learn.adafruit.com/downloads/pdf/ dht.pdf
[Accessed on 23 Mar. 2023.].
[8] SGP30 | Sensirion CO2 Sensor | Datasheet,
[web page] sensirion.com/products/catalog/SGP30
[Accessed on 23 Mar. 2023.].
[9] Orange Pi Zero | Single Board Computer,
[web page] www.orangepi.org
[Accessed on 23 Mar. 2023.].
[10] Łacheci ´nski S.: Składowanie i przetwarzanie danych temporalnych w ´swietle wymaga ´n standardu j ˛ezyka SQL ISO/IEC 9075 Przeglad Elektrotechniczny. 10/2020. 184-191.,
[11] Geetha A., Jamuna K.: ICICES : International Conference on Information Communication and Embedded Systems, Smart metering system, Feb. 2013.
[12] Olivares-Rojas J. C., Reyes-Archundia E., Gutiérrez-Gnecchi J. A., Molina-Moreno I.,Cerda-Jacobo J., Méndez-Patiño A. A Comparative Assessment of Embedded Databases for Smart Metering Systems, IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference-Latin America, Sept. 2021
[13] Directive 2010/31/EU of the European Parliament and of the Council of 19 May 2010 on the energy performance of buildings (recast), Dec. 2018,
[14] Komisja PE za nowymi standardami efektywno ´sci energetycznej budynków,
[web page] www.stooq.com/n/?f=1535810&c=0&p=4/,
[Accessed on 23 Feb. 2023.].
[15] Bader A., Kopp O., Falkenthal M. Survey and comparison of open source Time Series Databases. Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web, 2017.
[16] Grzesik P., Mrozek D. Comparative analysis of time series databases in the context of edge computing for low power sensor networks, ICCS 2020: 20th International Conference, Amsterdam, Springer, Proceedings, Part V 20, pp. 371-383, 2020.
[17] Ambroziak A., Borkowski P., Sienicki A.: IEICE Technical Report; IEICE Tech. Rep. OPC server for DOMIQ building automation system, pp. 165–169, 2014.
[18] Grafana,
[web page] www.grafana.com/,
[Accessed on 23 Mar. 2023.].
[19] pgAdmin Reviews and features,
[web page] www.capterra.com/p/210772/pgAdmin/ reviews/,
[Accessed on 10 Apr. 2023.].
[20] DB-Engines Ranking,
[web page] db-engines.com/en/ ranking/
[Accessed on 20 Apr. 2023.].
[21] Sadalage P., Fowler M.: Addison-Wesley, NoSQL distilled: a brief guide to the emerging world of polyglot persistence, 2013.
[22] Last M., Kandel A., Bunke H.: World Scientific Data Mining in Time Series Databases, 2004.
[23] McBride, Dave B.: Survey of time series database technology, Mar. 2020., Survey of time series database technology. Wallingford, UK Centre for Ecology & Hydrology, 33pp.
[24] Protokół MBus w licznikach Tauron,
[web page] https://amiplus.tauron-dystrybucja.pl/ o-amiplus/
[Accessed on 23 Mar. 2023.].
[25] Telegraf
[web page] https://www.influxdata.com/ telegraf/
[Accessed on 23 Mar. 2023.].
[26] Balis B., Bubak M., Harezlak D., Nowakowski P., Pawlik M., Wilk B, Towards an operational database for real-time environmental monitoring and early warning systems Procedia Computer Science, Vol. 108, pp. 2250-2259, 2017.
[27] Riaz Z., Parn E., Edwards D., Arslan M., Shen Ch., PenaMora F.,: BIM and sensor-based data management system Journal of Engineering, Design and Technology. 15. pp. 738- 753, 2017.

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2023-11 , nr katalogowy 146188 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2023-11 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	70.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2023-11

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma