项目背景

太原向明智控科技有限公司（以下简称：向明智控）是中国领先的综采智能化技术整体解决方案提供商，专注于煤矿综采工作面智能化、无人化技术的研发和推广，先后服务于国家能源集团、中煤集团、中国华能等大型能源、矿采企业。

在综采智能化体系中，煤矿综采地面分控中心是整个系统的核心平台之一，集设备状态监测、远程控制、数据存储、备份、发布、应用展示、统计分析、系统融合及信息共享等功能于一体。该中心实现了对工作面人员、设备、环境、生产等相关数据的远程监控，以及对工作面装备的一键启停和远程干预。作为综采地面分控中心的重要组成部分，煤矿综采数据分析系统通过对设备开机率、自动化率、推进量、出煤量、顶板压力等数据的智能分析，自动生成图形、图表和报表，为煤矿智能化开采提供了重要的数据支撑。

然而，随着综采系统覆盖范围的扩大和智能化程度的不断深入，设备接入规模持续增长，业务对数据分析的实时性、深度与广度也提出了更高要求。在这一背景下，原有数据基础设施逐渐面临瓶颈，尤其在底层数据支撑能力方面凸显出多项挑战。例如，如何高效存储和管理由数千个传感器实时产生的高频时序数据，如何实现多模态数据的统一管理以简化数据使用流程，如何满足业务对海量历史数据的快速即席查询需求，如何支撑面向时序数据的批量计算与统计分析，以及如何提升数据库管理工具的易用性等，这些现实问题已成为制约系统整体性能与智能化水平进一步提升的关键瓶颈。

业务挑战

海量时序数据存储

综采系统中的数千个传感器产生大量强时间序列特征的数据，用户原有的 MySQL、InfluxDB 等数据库难以高效处理应对，如何高效可靠地存储这些海量时序数据是首要难题。

多模数据管理

系统除时序数据外，还需要管理大量关系型数据，如数据表元数据、设备关系数据等。原有解决方案对异构数据采用分而治之策略，在数据管理和使用上较为复杂。

大量数据即席查询

业务需要为应用系统提供至少 24 小时单数据因子历史数据查询能力，帮助用户及时获取当日设备运行状态和生产累计数据。

批量时序数据计算

系统需要为客户提供多维度数据统计报表和多主题数据分析服务，针对时序数据的批量操作是分析型数据库必需的功能。

数据库管理工具

MySQL、InfluxDB 等开源数据库缺少易用性良好的管理工具，特别是在面对混合架构数据库时，这一问题尤为突出。

KaiwuDB 解决方案

针对上述痛点，KaiwuDB 为向明智控量身打造了一站式煤矿综采数据分析系统，基于分布式多模数据库底座，向上为系统提供各类数据服务及组件，向下实现各种感知数据的接入，提供生产类时序数据、业务类关系型数据的汇聚、计算、分析。

同时，KaiwuDB 通过几项关键技术的综合应用，有效解决了煤矿智能化建设中的数据管理难题：

自适应主动式时序引擎技术

------实现了数据采集入库、预计算、压缩、存储及查询分析的全流程优化：

• 智能数据预聚合：对传感器产生的海量时序数据进行实时聚合处理，降低存储压力

• 动态压缩优化：根据数据特征自动选择最优压缩算法，实现 30 倍以上的数据压缩比

• 高效查询加速：通过自适应索引技术，实现毫秒级的数据查询响应

• 实时数据处理：支持流式数据实时处理，满足井下设备监控的实时性要求

多模数据库基础架构

------解决多模态数据管理难题：实现了对设备开机率、自动化率、推进量、出煤量等多维度数据的统一管理，支持复杂的数据分析场景：

• 统一数据存储：同时支持时序数据、关系型数据、文档数据等多种数据模型

• 跨模联合查询：实现时序数据与关系数据的关联分析，如设备运行数据与设备信息的关联查询

• 数据一致性保障：通过分布式事务机制确保多模数据的一致性

• 标准化接口：提供统一的 SQL 接口，简化应用开发复杂度

创新云边端协同架构

------完美适配煤矿井上井下协同场景，既保证了井下数据的实时处理，又实现了井上数据的集中分析：

• 边缘计算能力：在边缘侧低配置工控机上部署，CPU 占用率不超过 50%，内存使用率稳定在 50% 以下

• 分级数据处理：终端存储最新采集数据，边缘端进行多终端数据汇总，云端完成最终数据汇聚

• 智能数据同步：基于数据订阅发布能力，实现边缘侧与中心层的高效数据同步

• 弹性扩展架构：支持从 4C8G 配置到大规模集群的弹性扩展

内置数据库 AI 自治能力

------实现数据库的自我管理和优化，实现了设备故障的提前预警，显著提高了系统稳定性。

• 智能调优：根据工作负载自动调整数据库参数，优化性能

• 故障预测：基于历史数据预测潜在故障，实现预防性维护

• 自愈能力：自动检测和修复数据库异常，提高系统可靠性

• 资源优化：智能分配计算和存储资源，提高资源利用率

数据库原生预测分析技术

------支撑了煤矿综采系统的主题分析、异常分析等高级功能，能够自动生成包含预测结论的分析报告：

• 内置机器学习：直接在数据库内部建立和训练 AI 模型

• SQL 接口扩展：通过扩展 SQL 语法支持预测分析功能

• 实时预测能力：对设备运行状态进行实时预测和异常检测

• 模型管理：提供完整的模型版本管理和部署流程

案例价值

KaiwuDB 为煤矿综采数据分析系统提供了一站式数据管理解决方案，并在性能、经济、运维智能化和可靠性方面展现出显著优势。其中：

性能层面：

• 响应速度优化：数据处理响应时间由秒级降低至毫秒级，大幅提升系统实时性

• 查询性能提升：整体查询性能提升 68%，满足实时业务分析需求

• 写入性能卓越：数据写入性能达到百万行/秒，支撑海量数据高效入库

经济层面：

• 存储成本优化 ：数据存储成本降低 32%，高压缩比存储减少硬件资源投入

• 系统架构大幅简化：支持一个数据库处理多种数据类型，简化了系统架构

• 资源利用率提升 ：最小支持 4C8G 灵活轻量化部署，硬件资源投入成本最高降低 80%

• 运营成本降低 ：数据库运营成本降低 54%，实现降本增效

安全层面：

• 稳定性保障：在读写混合负载压力测试下实现 100% 的可靠性和稳定性

• 高可用部署：通过集群部署保障系统高可用与扩展能力，满足业务持续发展需求

• 数据安全提升：保证底层数据库技术安全可控，数据安全性显著提升

运维层面：

• 兼容性优异：数据库替换兼容度达到 90% 以上，平滑迁移无忧

• 管理便捷性：图形化工具提升数据管理与运维效率，增强系统可维护性

• 实时分析能力：依托流式计算实现数据实时处理与分析，支持复杂 SQL 和智能判断