大数据背景下的工业互联网正面临着严峻挑战,关系数据库在结构设计与算法研究层面已无法满足海量数据的性能要求。为此,迫切需要提出更符合实际的实时数据库理论,以解决大容量数据堆积需求下,数据提取、计算、缓存等一系列操作的实时性问题,其中涉及数据建模、事务调度、并发控制、压缩与序列化与数据库恢复等关键技术。论文结合实时数据库的基本理论和主要关键技术,提出了系统总体设计流程。主要任务如下:(1)抽象协议网关,由于底层工业通信协议众多,数据格式和命名规范各不相同。要实现服务层数据透明化传输,必须屏蔽底层协议差异。因此,基于OPC协议规范对底层设备抽象出驱动接口,批量读写接口等。(2)数据服务,周期轮询下位机数据。每次轮询都与缓存对象进行比对,如果产生变化则提取至缓存区并定时归档,否则丢弃此次数据对象。数据缓存时,进行预警条件判断,根据各种条件类型向客户端(可视化组件)发出预警通知。(3)可视化组件,下位机参数变量要同步至可视化界面,必须通过自定义协议解析Tag数据包进行服务端与客户端通信。系统基于面向对象语言C#和WPF完成系统整体架构和模块开发。WPF的好处在于前后端分离,利用微软提供的强大设计工具Blend可以设计出简单美观的可视化图元,而且通过属性依赖于数据绑定技术简化了后端的代码控制,提高了开发效率。C#继承了C++和Java的良好特性,而且基于.NET框架的代码托管技术具有较好的平台移植性。