OSI PI 数据 Historian 与 SQL Server

OSI PI 数据 Historian 概述

OSI PI，也称为 OSIsoft PI System，是一个企业级数据管理和分析平台，专门用于处理来自工业过程、传感器和其他来源的时间序列数据。PI System 由 OSIsoft（2021 年被 AVEVA 收购）开发，自 1980 年代推出以来，已广泛应用于能源、制造、公用事业和制药等各个行业。它提供实时收集、存储、分析和可视化大量时间序列数据的能力，使组织能够获得洞察力、优化流程并改进决策。

SQL Server 概述

Microsoft SQL Server 是一个由微软开发的强大且广泛使用的关系数据库管理系统。它最初于 1989 年发布，多年来不断发展，已成为各种规模企业最受欢迎的数据库系统之一。SQL Server 以其强大的性能、安全性和易用性而闻名。它支持多种平台，包括 Windows、Linux 和容器，为不同的部署场景提供了灵活性。

OSI PI 数据 Historian 用于时间序列数据

OSI PI 专为存储时间序列数据而创建，使其成为需要管理大量传感器和过程数据的组织的理想选择。它的架构和组件经过优化，可以高效且低延迟地收集、存储和分析时间序列数据。PI System 的可扩展性和性能使其成为处理工业过程、物联网设备或其他来源生成的大量数据的组织的合适解决方案。

SQL Server 用于时间序列数据

虽然 Microsoft SQL Server 主要是一个关系数据库，但它确实通过各种功能和优化提供了对时间序列数据的支持。时态表允许跟踪数据随时间的变化，从而提供了一种存储和查询历史数据的有效方法。可以利用索引和分区来优化时间序列数据的存储和检索。但是，对于需要专门针对时间序列数据的高写入或查询吞吐量的应用程序，SQL Server 可能不是最佳选择，因为专门的时间序列数据库提供了更优化的解决方案，以及各种开发人员生产力功能，可以加快大量使用时间序列数据的应用程序的开发时间。

OSI PI 数据 Historian 关键概念

• PI Server：PI System 的核心组件，负责数据收集、存储和管理。
• PI Interfaces 和 PI Connectors：从各种来源收集数据并将其发送到 PI Server 的软件组件。
• PI Asset Framework：一个建模框架，允许用户创建资产及其关联元数据的分层结构，从而更容易理解和分析数据。
• PI DataLink：Microsoft Excel 的一个加载项，使用户可以直接从 Excel 访问和分析 PI System 数据。
• PI ProcessBook：一个可视化工具，用于创建 PI System 数据的交互式图形显示。

SQL Server 关键概念

• T-SQL：Transact-SQL，SQL 的扩展，它将过程式编程元素（如循环、条件语句和错误处理）添加到标准 SQL 语言中。
• SSMS：SQL Server Management Studio，一个用于管理 SQL Server 实例、数据库和对象的集成环境。
• Always On：SQL Server 中高可用性和灾难恢复功能套件，包括 Always On 可用性组和 Always On 故障转移群集实例。

OSI PI 数据 Historian 架构

OSI PI 是一个围绕 PI Server 构建的数据管理平台，PI Server 负责数据收集、存储和管理。PI System 使用高效的专有时间序列数据库来存储数据。PI Interfaces 和 PI Connectors 从各种来源收集数据并将其发送到 PI Server。PI Asset Framework (AF) 允许用户以分层结构对资产及其关联数据进行建模，从而更容易理解和分析数据。各种客户端工具，例如 PI DataLink 和 PI ProcessBook，使用户能够访问和可视化存储在 PI System 中的数据。

SQL Server 架构

Microsoft SQL Server 是一个关系数据库，它使用 SQL 进行数据查询和操作。它遵循客户端-服务器架构，数据库服务器托管数据并处理来自客户端的请求。SQL Server 通过 Azure SQL Database 支持本地和基于云的部署，Azure SQL Database 是 Microsoft Azure 云中的托管服务产品。SQL Server 的架构包括数据库引擎等组件，数据库引擎处理数据存储和检索，以及用于报告、集成和分析的各种服务。