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如同之前文档里所说，fr可以支持连接jdbc方式的几乎所有数据库。同时也可以用jndi、xmla等等。

还支持通过数据集的形式，获取数据库中的内容，转化为二维表的形式，方便在fr中直接处理。

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我们通常在工业监控领域中使用实时数据库我们通常在工业监控领域中使用实时数据库。工业监控系统的定义非常大，所有需要对运行设备进行自动化监视、控制的系统都可以定义为工业监控系统，这里面就包括火电厂厂级监控系统（SIS），在这类应用领域中，数据库应用有如下特点：工业监控系统的定义非常大，所有需要对运行设备进行自动化监视、控制的系统都可以定义为工业监控系统，这里面就包括火电厂厂级监控系统（SIS），在这类应用领域中，数据库应用有如下特点：
 测点数量多
一个新建300WM的火电厂的SIS系统，需要处理的测点数超过了10000点，这些测点的变化周期通常在1秒钟之内，也就是说，需要将超过10000点的数据在1秒钟之内保存到数据库中。
 存储量大
实时数据库的核心就是对大量的实时信息进行处理，由于成年累月的数据将占据大量的硬盘空间。例如对于

• 测点数量多：一个新建300WM的火电厂的SIS系统，需要处理的测点数超过了10000点，这些测点的变化周期通常在1秒钟之内，也就是说，需要将超过10000点的数据在1秒钟之内保存到数据库中。
• 存储量大：实时数据库的核心就是对大量的实时信息进行处理，由于成年累月的数据将占据大量的硬盘空间。例如对于 1万点的系统，每 1秒钟存储一次，每次单点占用 8个字节，那么保存 10年的数据量将有 10000*8*10*365*86400=25228800000000字节，也就是 23TGB。若用 80GB的硬盘存放，需要存放 293块硬盘！ 
• 时效性强：每个需要处理的测点的值都与时间相关，一秒钟之后的数据与一秒钟之前的数据可能就不一样了，因此，在保存测点值的同时，必须通过某种方法将其对应的时间也纪录起来。

接下来该你了，我们需要连接的是pi实时数据库，下面是数据连接的接口文档。

 时效性强 每个需要处理的测点的值都与时间相关，一秒钟之后的数据与一秒钟之前的数据可能就不一样了，因此，在保存测点值的同时，必须通过某种方法将其对应的时间也纪录起来。

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参考文档：另外，pi支持jdbc的参考文档：https://blog.csdn.net/N199109/article/details/78095252

搭建pi测试环境的参考文档：c2c6150f6c85ec3a87c2c5ff.html

性能和易用性会加分哦。