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# BMS 数据库设计说明
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## 设计理念
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针对您提出的"电池和设备的表建议分开，因为电池的需要有数据表且数据量很大"的需求，我们采用了**分离式设计**，将基础信息和实时数据分开存储，以优化性能和管理效率。
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## 表结构设计
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### 1. BOX设备表 (`bms_box_device`)
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**用途**: 存储BOX设备的基础信息和汇总数据
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- 设备基本信息（编号、名称、型号等）
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- 设备配置信息（IP地址、通信协议等）
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- 汇总统计数据（总容量、总电压、电池数量等）
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- 设备状态和告警信息
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### 2. 电池基础信息表 (`bms_battery`)
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**用途**: 存储电池的静态基础信息
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- 电池基本信息（编号、名称、型号等）
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- 电池规格参数（额定容量、额定电压等）
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- 电池配置信息（在BOX中的位置、保修信息等）
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- **不包含实时数据**，避免频繁更新影响性能
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### 3. 电池实时数据表 (`bms_battery_data`)
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**用途**: 专门存储电池的实时监测数据
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- 实时电压、电流、功率数据
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- SOC、SOH、温度等状态数据
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- 告警信息和运行状态
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- 支持大数据量存储和高频写入
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## 设计优势
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### 1. 性能优化
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- **读写分离**: 基础信息表读多写少，数据表写多读少
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- **索引优化**: 针对不同查询场景设计专门索引
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- **分区支持**: 数据表支持按时间分区，提高查询效率
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### 2. 数据管理
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- **历史数据**: 实时数据表可保存完整历史记录
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- **数据清理**: 可按时间策略清理历史数据
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- **备份策略**: 基础信息和实时数据可采用不同备份策略
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### 3. 扩展性
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- **水平扩展**: 数据表可按设备或时间进行分片
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- **垂直扩展**: 可根据需要增加新的监测指标
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- **多数据源**: 支持MQTT、Modbus、CAN等多种数据来源
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## 关系模型
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bms_box_device (1) -----> (N) bms_battery
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| (1)
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v
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(N) bms_battery_data
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```
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- 一个BOX设备包含多个电池（1:N）
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- 一个电池产生多条实时数据记录（1:N）
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- 通过外键约束保证数据一致性
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## 查询场景
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### 1. 设备概览查询
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```sql
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-- 查询BOX设备及其电池概况
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SELECT b.box_name, b.battery_count, b.total_capacity, b.soc
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FROM bms_box_device b
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WHERE b.status = 1;
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```
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### 2. 电池实时状态查询
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```sql
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-- 查询指定BOX下所有电池的最新状态
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SELECT bt.battery_name, bd.current_voltage, bd.soc, bd.temperature
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FROM bms_battery bt
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LEFT JOIN bms_battery_data bd ON bt.battery_id = bd.battery_id
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WHERE bt.box_id = 1
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AND bd.collect_time = (
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SELECT MAX(collect_time)
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FROM bms_battery_data
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WHERE battery_id = bt.battery_id
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);
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```
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### 3. 历史数据分析
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```sql
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-- 查询电池24小时内的数据趋势
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SELECT collect_time, current_voltage, soc, temperature
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FROM bms_battery_data
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WHERE battery_id = 1
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AND collect_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 24 HOUR)
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ORDER BY collect_time;
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```
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### 4. 告警数据查询
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```sql
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-- 查询当前所有告警电池
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SELECT bt.battery_name, bd.alarm_info, bd.collect_time
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FROM bms_battery bt
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JOIN bms_battery_data bd ON bt.battery_id = bd.battery_id
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WHERE bd.alarm_status = 1
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AND bd.collect_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 HOUR);
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```
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## 性能优化建议
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### 1. 索引策略
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- `bms_battery_data`表按`(battery_id, collect_time)`建立复合索引
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- 按查询频率建立单列索引（soc、temperature、alarm_status等）
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### 2. 分区策略
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```sql
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-- 按月分区（已在SQL中提供示例）
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ALTER TABLE bms_battery_data PARTITION BY RANGE (YEAR(collect_time)*100 + MONTH(collect_time));
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```
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### 3. 数据清理策略
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```sql
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-- 定期清理3个月前的历史数据
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DELETE FROM bms_battery_data
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WHERE collect_time < DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 3 MONTH);
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```
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### 4. 缓存策略
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- 最新数据缓存到Redis
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- 设备状态汇总数据缓存
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- 告警信息实时推送
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## 使用建议
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1. **实时数据写入**: 建议使用批量插入提高性能
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2. **查询优化**: 尽量使用时间范围限制查询
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3. **监控告警**: 对数据表大小和查询性能进行监控
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4. **定期维护**: 定期执行表优化和统计信息更新
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## 扩展功能
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### 1. 数据压缩
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- 对历史数据进行压缩存储
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- 按时间粒度进行数据聚合
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### 2. 实时计算
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- 使用流处理计算实时统计指标
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- 异常检测和预警
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### 3. 数据同步
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- 支持多数据中心同步
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- 数据备份和恢复机制
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这种设计既满足了大数据量存储的需求，又保证了查询性能和系统的可扩展性。 |