


Perkongsian pengalaman menggunakan MongoDB untuk membina platform data besar rumah pintar
Perkongsian pengalaman menggunakan MongoDB untuk membina platform data besar rumah pintar
Dengan perkembangan teknologi dan peningkatan taraf hidup rakyat, rumah pintar secara beransur-ansur menjadi sebahagian daripada kehidupan keluarga. Rumah pintar merealisasikan kawalan pintar dan pengurusan automatik peralatan rumah melalui sambungan pelbagai penderia dan peranti. Data besar yang dijana oleh peranti pintar ini menyediakan sumber yang berharga untuk membina platform data besar rumah pintar. Di sini, saya akan berkongsi pengalaman saya menggunakan MongoDB untuk membina platform data besar rumah pintar.
MongoDB ialah pangkalan data NoSQL sumber terbuka dengan ciri-ciri kebolehpercayaan yang tinggi, berskala dan model data yang fleksibel, yang sangat sesuai untuk memproses data besar-besaran. Menggunakan MongoDB untuk menyimpan data yang dijana oleh rumah pintar boleh mengurus dan menganalisis data ini dengan berkesan, sekali gus memberikan pengguna pengalaman rumah yang lebih bijak dan selesa.
Pertama, kita perlu mereka bentuk model data yang munasabah untuk menyimpan data rumah pintar. Data rumah pintar boleh termasuk data penderia, data status peranti, data operasi pengguna, dsb. Kami boleh menggunakan model dokumen MongoDB untuk menyimpan data ini Setiap dokumen mewakili rekod data peranti atau penderia, termasuk medan seperti ID peranti, cap masa dan jenis data. Dengan menyusun dan mengindeks dokumen ini dengan betul, data boleh disoal dan dianalisis dengan mudah.
Kedua, untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan analisis, kami boleh menggunakan fungsi pengindeksan MongoDB. Indeks boleh dibuat berdasarkan jenis data, ID peranti, cap waktu dan medan lain untuk mempercepatkan pengambilan data. Di samping itu, kami juga boleh memanfaatkan set replika MongoDB dan fungsi kluster shard untuk meningkatkan ketersediaan dan kebolehskalaan data.
Dalam proses membina platform data besar rumah pintar, pengumpulan dan pemprosesan data adalah pautan utama. Kami boleh mengumpul data peranti dalam masa nyata melalui antara muka dengan peranti pintar. Untuk meningkatkan ketepatan dan kesempurnaan data, data yang dikumpul boleh disahkan dan ditapis untuk menghapuskan data yang tidak normal dan tidak sah. Kemudian, praproses dan bersihkan data yang dikumpul, seperti penukaran format data, penyahduplikasian, dsb. Akhirnya, data yang dibersihkan disimpan dalam pangkalan data MongoDB.
Analisis data platform data besar rumah pintar adalah salah satu fungsi pentingnya. Menggunakan ciri saluran paip pengagregatan MongoDB, kami boleh melakukan pemprosesan dan analisis data yang kompleks. Pengagregatan data, penapisan, penjumlahan, purata, pengiraan dan operasi lain boleh dilakukan melalui operasi pengagregatan untuk mendapatkan hasil data yang berharga. Selain itu, kami juga boleh menggunakan indeks geospatial MongoDB dan fungsi pertanyaan geospatial untuk mencapai analisis berkaitan lokasi geografi.
Untuk visualisasi data dan paparan platform data besar rumah pintar, kami boleh menggunakan penyambung MongoDB dan alatan BI. Melalui penyambung MongoDB, data boleh diimport ke dalam alatan BI untuk mencipta dan memaparkan carta, laporan, papan pemuka, dsb. Pengguna boleh melihat dan menganalisis data rumah pintar dengan mudah melalui alatan ini untuk mendapatkan maklumat yang bermakna.
Dalam proses membina platform data besar rumah pintar, keselamatan data dan perlindungan privasi juga perlu dipertimbangkan. Keselamatan data boleh dilindungi melalui pengurusan hak pengguna MongoDB, penyulitan data dan fungsi lain. Pada masa yang sama, dasar dan peraturan yang berkaitan perlu dipatuhi untuk melindungi privasi pengguna.
Ringkasnya, menggunakan MongoDB untuk membina platform data besar rumah pintar boleh mengurus dan menganalisis data rumah pintar dengan lebih baik, serta memberikan pengguna pengalaman rumah yang lebih bijak dan selesa. Saya harap perkongsian pengalaman saya dapat memberi sedikit rujukan dan inspirasi kepada pengamal dalam industri rumah pintar. Marilah kita bekerjasama untuk menggalakkan pembangunan industri rumah pintar dan membawa lebih banyak kemudahan dan kebahagiaan kepada kehidupan orang ramai.
Atas ialah kandungan terperinci Perkongsian pengalaman menggunakan MongoDB untuk membina platform data besar rumah pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Pada 26 Ogos, Hongmeng mengadakan persidangan pelancaran produk baharunya yang pertama, M7 Pro baharu Wenjie telah dilancarkan secara rasmi, dengan harga rasmi 249,800-289,800 yuan. Pada masa yang sama, SUV coupe pertama Hongmeng Zhixing, Zhijie R7, telah diumumkan secara rasmi. Yu Chengdong, Pengarah Urusan Huawei, Pengerusi Terminal BG, dan Pengerusi Smart Car Solutions BU, berkata: “M7 Pro baharu Wenjie mempunyai ruang terbesar, kawalan pemanduan terbaik, pemanduan pintar terkuat dan keselamatan terkuat dalam kelasnya adalah yang terbaik dalam kelas 250,000 "SUV!" akan membawa pengguna pengalaman perjalanan yang lebih ekstrem dan membantu Hongmeng Zhixing terus meningkatkan jualan." tahun dan 5 bulan, mencipta jenama mewah pintar. SUV prestasi bandar Gaoyan M5 baharu Wenjie telah dihantar dengan lebih 20,000 penghantaran

Pada 31 Ogos, di bawah bimbingan Persatuan Pengurusan Kualiti Elektronik China dan Perikatan Pengalaman Pengguna China, Beijing Zhuosi Tiancheng Data Consulting Co., Ltd. dan majalah "China Auto Market" bersama-sama mengeluarkan "Indeks Pengalaman Pelanggan (CXI) Industri Automotif China 2024. Laporan Juruterbang" . Laporan itu menunjukkan bahawa pengalaman produk dan perkhidmatan jualan pelanggan adalah baik, tetapi pengalaman perkhidmatan selepas jualan secara amnya adalah buruk dari perspektif trend industri, keseluruhan CXI jenama kenderaan tenaga baharu telah menerajui. Menurut laporan, "Indeks Pengalaman Pelanggan (CXI) Industri Automotif China" menggunakan NPS sebagai kaedah penyelidikan asas Keseluruhan CXI = CXI produk (50%) + jualan CXI (25%) + CXI selepas jualan (25%). Sistem penunjuknya adalah berdasarkan pelanggan Berdasarkan model konsep tahap pengalaman, ia merangkumi 11 elemen dan 57

Artikel ini memperkenalkan cara mengkonfigurasi MongoDB pada sistem Debian untuk mencapai pengembangan automatik. Langkah -langkah utama termasuk menubuhkan set replika MongoDB dan pemantauan ruang cakera. 1. Pemasangan MongoDB Pertama, pastikan MongoDB dipasang pada sistem Debian. Pasang menggunakan arahan berikut: SudoaptDateSudoaptInstall-ImongoDB-Org 2. Mengkonfigurasi set replika replika MongoDB MongoDB Set memastikan ketersediaan dan kelebihan data yang tinggi, yang merupakan asas untuk mencapai pengembangan kapasiti automatik. Mula MongoDB Service: sudosystemctlstartmongodsudosys

Laporan yang dikeluarkan oleh agensi data Canalys menunjukkan bahawa pada suku kedua 2024, penghantaran global peranti gelang tangan boleh pakai meningkat sebanyak 0.2%, mencecah 44.3 juta unit. Terutamanya disebabkan oleh prestasi cemerlang Huawei dan Xiaomi, jam tangan asas terus menerajui pertumbuhan pasaran, dengan penghantaran meningkat sebanyak 6% tahun ke tahun. Dalam keseluruhan pasaran peranti gelang tangan boleh pakai, bahagian pasaran jam tangan asas mencapai 48%, satu rekod tertinggi. Sebaliknya, penghantaran jam pintar tidak berubah dari suku kedua 2023, dan prestasi cemerlang Samsung, Garmin, Huawei dan Google sebahagiannya mengimbangi kesan penurunan Apple dalam penghantaran. Penghantaran gelang asas meneruskan aliran menurun, jatuh 14% tahun ke tahun. Pengurus penyelidikan Canalys Chen Qiufan berkata bahawa jam tangan asas masih merupakan pasaran peranti gelang boleh pakai

Artikel ini menerangkan cara membina pangkalan data MongoDB yang sangat tersedia pada sistem Debian. Kami akan meneroka pelbagai cara untuk memastikan keselamatan data dan perkhidmatan terus beroperasi. Strategi Utama: Replicaset: Replicaset: Gunakan replika untuk mencapai redundansi data dan failover automatik. Apabila nod induk gagal, set replika secara automatik akan memilih nod induk baru untuk memastikan ketersediaan perkhidmatan yang berterusan. Sandaran dan Pemulihan Data: Secara kerap Gunakan perintah Mongodump untuk membuat sandaran pangkalan data dan merumuskan strategi pemulihan yang berkesan untuk menangani risiko kehilangan data. Pemantauan dan penggera: Menyebarkan alat pemantauan (seperti Prometheus, Grafana) untuk memantau status MongoDB dalam masa nyata, dan

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Pada 28 Ogos, persidangan pemanduan pintar AI hujung ke hujung JiYue dengan tema "Evolution·AI Reshaping Intelligent Driving" telah diadakan di Chengdu Perisian versi V2.0 baharu telah dikeluarkan secara rasmi dan akan dilancarkan pada JiYue 07 untuk kali pertama. Perisian versi V2.0 membawa apa yang boleh dipanggil kemas kini paling ketara sejak pelancaran model Ji Yue, meliputi sejumlah 947 fungsi baharu dalam lebih sedozen modul utama seperti pemanduan pintar model besar hujung ke hujung, kabin pintar model besar, dan ketersambungan kereta pintar dan peningkatan pengoptimuman. Harga pra-jualan Jiyue 07 telah diumumkan secara rasmi, bermula dari 215,900 yuan Kereta baharu itu akan dilancarkan secara rasmi pada 10 September. Pemanduan pintar PPA telah dinaik taraf kepada pemanduan pintar mewah ASD (Apollo Self Driving) Apollo, menandakan bahawa pemanduan pintar mewah visual tulen Jiyue telah memasuki era model besar hujung ke hujung, dan Jiyue telah menjadi aplikasi pertama di dunia L

Pinetwork akan melancarkan Pibank, platform perbankan mudah alih revolusioner! Pinetwork hari ini mengeluarkan kemas kini utama mengenai Pimisrbank Elmahrosa (muka), yang disebut sebagai Pibank, yang mengintegrasikan dengan baik perkhidmatan perbankan tradisi C). Apakah pesona Pibank? Mari kita cari! Fungsi utama Pibank: Pengurusan sehenti akaun bank dan aset cryptocurrency. Menyokong urus niaga masa nyata dan mengamalkan biospesies
