郑 羽，陈广柱，胡积宝

（1.安庆师范大学经济与管理学院，安徽安庆246133；2.池州交警支队，安徽池州247100；3.安庆师范大学数理学院，安徽安庆246133）

物联网发展快速，它越来越多地渗透到各个领域。作为物联网终端的信息存储，无线传感器网络在更大范围内传播，传输的信息量也越来越大[1-2]。时间的积累和数据存储量的增加会导致数据库性能降低，系统不能在合理的时间内满足用户的需求。因此，根据数据库的实际需求，选择适当的方法来改善用户的存储和检索效率变得非常重要。现有的基于关系和对象模型的数据库可以解决复杂数据的存储问题，但是存储和系统消耗的成本过大[3-4]。无线传感器网络对数据实时分析有很高的需求，需要建立区域存储集群，每个区域都有独立的数据存储集群[5-6]。

在数据存储器中，数据保存在分布式缓存系统中。分布式缓存系统的缓存条目以＜键、值＞的形式存在。它使用内存缓存查询的缓存技术，以便暂时将数据库内存中第一次获得的结果存储起来。当用户请求相同的内存时，它可以直接读取数据库以便用户重新使用，这样既减少了请求的时间，又提高了系统的效率。Hadoop分布式文件系统适用于大规模数据集，能提供大吞吐量的数据访问和高容错性[7-8]。

Hadoop的分布式文件系统基于HBase数据存储特定的优化技术，包含数据共享和数据分布两个普通的优化策略[9-10]。本文选择后者，因为数据共享统一了所有类型数据的管理存储，当一个队列用于接受数据时，解决了拥塞问题，却忽略了多源数据的不同模式，从而降低了输入和数据流查询的效率。……