随着互联网技术的发展，尤其是移动互联网的业务的迅速普及，用户在日常的使用过程中产生了大量的数据。此外随着全球定位系统（GPS）、传感器、自动追踪器以及监控系统的普及，这些新的数据源也产生了大量数据，它们给存储、分析和归档带来了新的机遇与挑战。在传感器大量使用的情况下，采用传统的关系数据库存储数据出现了新的问题，如：随着数据的急速增长，传统的数据库已无法满足海量数据的存储和管理需求；传感器通常以数秒的间隔采集数据，采集的数据具有很大的冗余等。因此寻求较高数据存储效率的传感器数据存储方案，成为了物联网应用中的研究热点。论文主要工作是针对传感数据高并发和大数据量的存储要求，采用MongoDB自动分片技术,设计并实现基于MongoDB数据库的数据存储接口。在接口实现中，通过对MongoDB数据库操作的封装、数据存储过程中加入数据压缩，将数据存储以虚拟接口的方式提供给用户。本文首先阐述了云数据管理技术，包括云计算技术、NoSQL系统和NoSQL数据库技术。其次研究了现在流行的NoSQL数据存储，在现有的数据存储技术基础上，分析了传感器数据存储的需求和特点，同时基于MongoDB文档型数据库，开发了适合传感器数据存储的WebService接口，以满足传感数据高并发、跨平台的存储以及快速查询的需求。最后研究了实时数据库中广泛使用的旋转门压缩算法,结合传感器数据海量的特点，在WebService接口中的数据压缩模块中采用此压缩算法和二次过滤方法，达到了较高压缩比和去除传感数据冗余的效果。