TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol. 12, No. 10, Octobe r 20 14, pp. 7438  ~ 744 4   DOI: 10.115 9 1 /telkomni ka. v 12i8.546 9          7438     Re cei v ed  De cem ber 2 4 , 2013; Re vi sed  Jul y  19, 201 4 ;  Accepte d  Augu st 10, 201 Resear ch and Realization of Wireless Senso r  Networks  Database      Ping Liu  Comp uter and  Information En gin eeri ng Instit ute, Nan y a ng I n stit ute of T e chno log y ,   Hen an Na n y a n g, 4730 04, Ch i n a   E-mail: ed uli u p i ng@ 16 3.com       A b st r a ct   As the cor e  a p p licati on  of w i reless s ens or n e tw or k techno l ogy, Data   man age ment a nd  p r ocessi ng   have  bec o m e  the r e searc h   h o tspot i n  th e n e w  datab ase.   T h is articl e stu d ie ma inly  d a t a man age men t  i n   w i reless se nso r  netw o rks, in  conn ectio n  w i th the c har ac teristics of the data in  w i reless  sensor  netw o r ks,   discuss ed w i r e less s ensor  netw o rk data  query, i n tegr at ing tec hno lo gy  in-d epth, pro pose d  a  mo bi l e   datab ase struc t ure bas ed o n  w i reless sens o r  netw o rk  and  carried  out ove r all d e sig n  an d  imp l e m entati o n   for the data managem ent system .      Ke y w ords :  dat abas e, netw o rk, w i reless sens or    Co p y rig h t   ©  2014 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1. Introduc tion  With wirele ss commu nicati on tech nolog y, embedded  cal c ulatio n techn o logy and  sen s o r   techn o logy in  further devel opment, wirel e ss sen s o r  n e twork that consi s ted of a large n u mbe r  o f   intellectu a lize d  se nsor n o d e  and  got en ergy by  the b a tteries  with wirel e ss com m unication  a b ility  bega n wid e ly to emerg e  in  national milit ary, env iron m ent monitori n g  and ma nuf acturi ng in all  o f   sci entific re se arch and soci al living fields [1].  With the grad ual devel opment of ha rdware desi g n   techn o logy, these se nsor node point s is not onl y able to re cei v e the perce ption data from  reali s tic worl d throug h correspon ding  sen s ors,  b u t also able  to filter, ga ther and  ca che   effectively to the sen s d a ta re ceive d , took fu ll  adv antage  of th e charac te ristics  of net in ner  treatment, p e r ceive d   sen s e data  to th use r s in  ne ed  by  sen s o r  n e twork with  e nergy  efficien cy  mech ani sm. Any  appli c ati on system ba sed   on  th e wi rele ss sen s or network i s  in sep a ra ble fro m   the mana ge ment and  proce s s in the  perceptio data [2]. Senso r  net wo rk is a d a ta-centri netwo rk wh o s e b a si c id ea  is to rega rd t he sen s or a s  sen s data  strea m  o r  se nse  data  sou r ce,  take the  sen s or a s  pe rcept ion data  spa c e or  p e rcepti on datab ase, kee p  the dat a mana geme n and process  as the aim of  netwo rk  a ppli c ation.   A wirele ss se nso r  net work contain s  a l a rge  numb e of sen s o r  no de point s; ea ch no de  colle cts perce ption  data at  certai n time according to  inquiry n eed. I n  order to  sto r e a nd ma na ge   perceptio n d a ta, it is necessary to b u ild dat a p r o c essing m ode ls for a w a r e ness d a ta. The  perceptio n d a ta mod e ls sh ould  be  co nvenie n t and  condu cive to th e  de scription  an d   impleme n tation ope ration  in perceptio n data inqui ry [3]. Since perceptio n d a ta is the st ream  data by conti nuou s colle ction, we  can p e rceive data  strea m  as  a n  appen d only  virtual table, in   physi cal, the  whol e virtual f o rm i s  lo cate d in e a ch  no d e  device in  n e twork,  so it  can be  seen  a s  a  distrib u ted d a t abase sy ste m  with  many  perceptio n d a ta tables.  Wirele ss  se nso r  network data   distrib u tes a nd  store s   on  all n ode s, b u ilds the i n te rnet  con n e c tion b e twe en  stora ge  nod e s con s titutes a  distrib u ted d a t abase. In ord e r to ac hieve  the inqui ry of data  in the wi rele ss  network  at any time a nd any  pla c e s , we can  de sign  a m obile  databa se  ba sed  on th chara c te risti c s of  wirel e ss  sen s or net wo rk  da ta to make th e data in quiry  of sen s o r  n e twork go  out t he limitation  o f   fixed cabl e n e tworks, obt ain an d process sen s or  netwo rk i n formation at a n y  time and  any  places.  The  u l timate goal  o f  data m anag ement in  wi re less  sen s o r  n e twork (WSN) i s  to  su ppo rt  efficient and  reliable d a ta storage  and a c cess in the  hetero gen eo us, un reliabl e  netwo rk, an d  to   make full u s e limited resource s of the node s, and  to provide u s ers  with low l a tency services.   Data storage   mainly studi es how  to sa ve  se nsor y data in the network  e ffectively in order t o   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Re sea r ch an d Reali z ation  of Wirele ss Sensor Netwo r ks  Datab a se (Ping Liu )   7439 make  u s er o b tain pe rcept ion data  ea si ly and q u ickl y. Data a c ce ss mainly  ref e rs to u s ing   th e   efficient sto r a ge method to  reali z e the hi gh e fficien cy and en ergy saving que ry processin g Typical wirel e ss sen s o r  netwo rk  (WS N i s   sh own  in Fig u re  1 .  A large  nu mber of  multimedia sensor no de s are depl oye d  rand omly  and evenly in the regio n  whi c h is ne e d  of  monitori ng.  Every multim edia  sen s o r   node  ha s fu nction su ch  as wi rele ss com m uni cat i on,  comp utation and stora ge,   etc.  They  can sponta n e ously form  a  multihop d a t a tran smissi on   netwo rk.  Wh en re ceiving  the data coll ection  comm and rel e a s ed  by task ma nagem ent no de,  various multi m edia  sensor node will  begin to  co llect data, and transm it the data collection  results to gat her no de s Sink alo ng the data fo rwardi ng path esta blish ed. Gath ering n ode Si nk  sen d s the fin a l monitori ng  results to task mana gem e n t node by the Internet or  satellite.           Figure 1. Dia g ram of Wi rel e ss Sensor  Network      2. The Da ta  Storag e of  Wireless Se nsor Net w o r ks   Data sto r a ge  in a wirele ss  sen s o r  netwo rk resea r che s  stora ge st rat egy in the net work o f   perceptio n d a ta pro d u c ed  by node, in cluding  ho w to   store the d a ta in their pro per lo catio n s in  netwo rk an how qu ery  re que st is ro ute d  to the  st o r a ge lo catio n  fo r the  data. T h is i s  a c tually  a   process of i n formation intermedi ary. Information mediation refe rs to the producer will  save   sen s o r y data  in a sp ecific  p o sition a c co rding to  certai n strate gy, and con s u m ers  (may be a b a s e   station, al so  may be a  sensor n ode route d a ta  a c cess requ est to the storage lo cation  of  relevant d a ta  in acco rda n ce with the  correspon ding  st rategy, then f eedb ack resu lts whi c sati sfy  the qu ery  co ndition s to  custome r s. According  to  th e different  storag strate g y  of pe rcepti o n   data, data sto r age  can b e  divided into centrali z ed  sto r age, lo cal st orag e,  distrib u ted storage  and  sen s o r  netwo rk data b a s e. Next the four  st rategi es  will  be discu s sed  resp ectively.  (1) Ce ntrali zed  sto r ag e: Centralized storage  i s  o n e  of the mo st simple  data  storage   strategi es. E a ch  nod e tra n smits the  collecte d  pe rception d a ta to ba se  statio n (sink  nod e) for  stora ge, and  data acce ss gets the dat a  directly from  the station. As  a re sult of unlimited en e r gy   and stora ge spa c e of  the base  stat io n, data can b e   pre s e r ved for a long time,  and d a ta a c cess  will not  consume the  energy of t he nodes i n  the network. The  se nsor net work i s  only as a  mean s of d a ta coll ectio n  rather th an d a t a pro c e s sing , beca u se the  use r   can  onl y get the dat a in  the databa se  from the base  stati on. In addition, when t he netwo rk scale is very la rge an d node’ s   distrib u tion i s   den se, la rge  amount  of dat a nee d to  b e  tran smitted in   the network, then the  nod e s   near the  ba se statio n will   con s um e e n e r gy qui ckly  b y  transmitting  data. At la st, it can  con s titute   a bottlene ck t o  the netwo rk, so this meth od is not suitable for la rge - scale n e two r k.    (2) L o cal sto r age: L o cal storage  refe rs  to  the node 's perceptio n d a ta being  sto r ed in it   stora ge, and  data acce ss reque st is rout ed to all node s to obtain re l e vant data. This  strategy will  transmit the q uery requ est t o  t he entire n e twork, an d e a ch  nod f e e dba ck t he re sult s ac co rdin to the query con d ition. Its advantag es a r e that  data storage i s  sim p le and sto r e d  pro c ed ure i s   without a n comm uni cati on ove r he ad,  and  data  a c cess i s  a  kind of o n -d e m and  que ry. Its   sho r tco m ing s  are  as foll o w s: first of all ,  the node’ stora ge  ca pa city is limited , so it can't  save   the histo r ical data for a lo n g  time. Once  a node fa il s, the data will  be lost. Secondly, usin g the   flood ro uting, query requ est  is tran smitte d blindly  in th e netwo rk, so  netwo rk’ s  life  will be short e d   becau se  of l a rge  en ergy  con s um ption,  so  it  do es  not ap ply to  the net work i n  which q uery  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 10, Octobe r 2014:  743 8  – 7444   7440 requ est s  h a p pen frequ ently. Finally, the co st of  data   transmissio is hig h  an d q uery p r o c e ssi ng  is more com p lex.  (3) Di stri bute d  stora ge: Di st ribute d  storage is a data - ce ntri c stora ge strate gy. Its core  idea is that the sen s o r y data from nod e is not al wa ys store d  locally but also store d  in other  node s by the  distrib u ted tech nolo g y, and ado pt e ffective informat ion mediatio n  mech ani sm  to   coo r din a te th e relation ship  between  the   data  st orage  and data access,  so data acce ss  requ e s ts  can be  satisf ied. Unde r th is strate gy, data is st ored  in acco rda n ce with  the specifi c  storag e   mech ani sm,  and q u e r y re que st obtain s  the data  accordin g to the  spe c ific a c cess me ch ani sm.  These m e ch anism s in clu de: ha sh  m ap, ind e xing,  data  an query  re que st bei ng  ro u t ed   according to  certai n rul e s,  etc.  Its advan tages a r e: the  distribute d   d a ta storage is con s iste nt wi th   the di stributio n of sen s o r  n e twork, a nd t he info rmatio n intermedia r y mech ani sm  ca n en su re t hat  the data a c ce ss  req u e s ts a r e satisfied. T he di sadvant age is th at informatio n intermedia r y need extra c o s t.    (4) Se nsor  netwo rk data base: Sen s or net wo rk dat aba se inte grates the  ab o v e three   strategi es. It integrate s  the  traditional da tabase  techn o logy, distrib u ted techn o lo gy and netwo rk  techn o logy  cl osely. Th se nso r  n ode  is  rega rd ed a s   a pe rception   data flo w  o r  d a ta source.  T h e   wirel e ss sen s or net work (WSN) is rega rded a s   a di stributed data base. It can achi eve a se nso r   netwo rk data base  sy stem whi c is  data - ce ntri with high  pe rfor m ance usi ng t he logi c con c ep and soft ware and ha rd ware technol ogy. Senso r  network d a taba se  is compl e me ntary with dat a- centri routin g. Relative to the data  storag e an d a c cess, ro utin g is bottom - u p , but relativ e  to   data modeli n g and data b a s e a c cess, the databa se i s  top-do wn.   Data  storage  method s in  sen s o r s net work are divid ed into th ree  kind gene rally: (1)  External storage: Data are  stored in cen t re treat ment  equipm ent ou t of s enso r  ne twork togethe r.  (The  ba se  station o r  gate w ay)  (2 ) Lo cal sto r age:  P e rception  dat a after p r od u c tion a r stored in   sen s o r  no de.  (3)  Data -Ce n tric Sto r age : Name th perceptio n d a ta, and  sto r e in  spe c ifi e d   positio n in  se nso r  n e two r k acco rding  to  the nam of  perce ption d a ta [4]. External sto r a ge i s  in   the ce ntrali ze d stru ctu r e, a ll per ceptio data are sto r ed in  conve r g ent nod es  of external  sen s or  netwo rk, that  is to say, after sen s or n o des  g e t moni toring d a ta, no matter whe t her converg ent  node s inte re st in th e dat a, they are  sent to  conve r gent nod es actively.  Wh en  lo cal sto r age  method s are use d , all perception dat a a r e sto r ed in  sensor no de s that  prod uced  the data, i.e. at  first the sen s or  nod e st ore s  monito ri ng data in  l o cal  store, the rel e vant data is  sent  to   conve r ge nt code s after re ceiving enqui ry comman d s.   Usi ng  extern al sto r a ge m e thod s, sen s or  node s tra n sfer all  coll ected  data  to central  node  to  anal yze a n d  process by  pri o appoi nted  wa ys, thoug st orag e i s   sam p le, the  cost  of  comm uni cati on is expen si ve, and  central and  su rrou nding  co de will be com e  t he bottlen ecks for  system  pe rformance, an mean while  it  may take  so me data  that  not ne ede d t o  central  no d e s to  cau s wa ste  [5]. Usin g l o cal  sto r age  method s, st oring  pe rcept ion data  doe s not  need  to  con s um e extra comm uni ca tion energy, data throug h n e twork tra n smissi on a r e with intereste d  by  conve r ge nt n ode s, but it t a ke s lo t s  of e nergy i n  data  the qu ery [6] .  The  co st st ored  aroun d t h e   data is bet we en the two fa ctors.       3. The Da ta  Quer y  of Wireless Senso r  Net w o r k s   3.1. The Stru cture o f  Data  Manageme n t  Sy stem  At pre s ent, th e st ru cture  of  data  man a g e ment  syste m  on  tran sd u c er n e two r k i s  divid ed  into the follo wing fo ur  cat egori e s:  Cent ralized  stru ct ure, Semi -di s tributed  stru cture, Di strib u ted   stru cture and  Hierarch i c al structu r e.   1) Ce ntrali ze d stru cture   In ce ntrali zed  stru ctu r e, th inqui ry of  sense data  an d the a c ce ss of  se nsor net work are  relatively inde pend ent. The  whol e proce ss i s  divid ed i n to two m a in  step s: At first, sen s data  will  be pe rceived  to the  central se rver by  spe c ifyi ng m e thod s from  the sen s o r  ne twork, an d th en   con d u c t the  query  treatm ent in th ce nter  se rver.  T h is  metho d  i s  sim p le, b u t the  cente r   se rver  will b e  the  bo ttlenecks in  system p e rfo r mance, a nd f ault tole ran c e  is  poo r. In  a ddition, b e ca use  the sen s o r  d a ta are re qui red to the ce nter se rver fi nally, commu nicatio n  expe nse s  are very  large.   2) Semi-distri buted st ructu r As sen s o r  no des have th cal c ulatio n an d sto r ag e fun c tion, it can  d eal with  o r igin al data   on ce rtain de gree. Now m o st of  the re search con c en trated on  sem i -dist r ibute d  structu r e.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Re sea r ch an d Reali z ation  of Wirele ss Sensor Netwo r ks  Datab a se (Ping Liu )   7441 3) Di st rib u t e d  st ru ct ure   Distri buted  st ructu r assu mes th at ea ch se ns or  ha s very high  st orag e, calculation an comm uni cati on ability. Firstly, each  se nso r  sample s, perceives a nd monito rs  ca se s, and t hen  use s  a ha sh functio n , store s  them to the sen s or  n ode s nea r to the value of the hash fun c tion  by  the keyword of each eve n t, which is  ca lled ha sh  fun c tion [7]. Pro c e ssi ng the q uery, the sa me  hash functio n  is use d  to send the qu ery to the  nodes nea r to the  value of hash function. T h is  stru cture will   put co mputat ion an com m unicati on at  the  sen s or node point s. The  p r obl em   o f   distrib u ted  structure i s  to  a s sume  that t he  se ns or   n o d e  ha s th e sa me   c a lc u l a t io n  an d s t or ag ability with ordinary  comp u t ers, di stribut ed struct u r e i s  only suit fo r the inqui ry based on ev ent  keyword s , an d the comm u n icatio n co sts of system is  much.   4) Hie r a r chical stru cture   Against th sho r tco m ing s  of ab ove  system,  ma ke   a ki nd of  hie r archy  stru ct ure, a s   s h ow n  in  F i gu r e  2 .           Figure 2. Hierarchical Structure       This st ru cture  contain s  two  levels: the sens or net wo rk layer an d a gen cy netwo rk layer,  and inte grat es m u ltiple  techn o logy:  the in tra - n e twork  data  pro c e s sing,  adaptive q uery  pro c e ssi ng  a nd the  qu ery  pro c e ssi ng  b a se d o n  the   conte n t. In th e sen s o r  n e twork layers,  each  node ha s a certain calcula t ion and storage ability [8 ]. Each sen s or nod e finishes three tasks:  Re ceive orde rs fro m  the a gen cy, carry out local  te rm s, and tra n sm it the data to the age ncy. T he  orde rs that sensor no de received in cl uded  samp li n g  rate s, tran sferrin g  rate and p r ocessi n g   that needed t o  perform. The node s on the agent laye r have a gre a ter storage, computation a nd  comm uni cati on ability [9]. Each ag en cy complete five tasks:  Receive e nqui ries from u s ers,  sen d   control  orde rs o r  oth e r info rmatio n to t he  se n s or no de s, receive  data f r om th e sen s or  node s, proce ss  que rie s , a nd retu rn the  results of  in quirie s  to the  use r s [1 0]. After the age ncy  node s received the d a ta from the sen s or no de s,  a n u mbe r  of ag e n cy no de s ha ndle the  re su lts   of enq uirie s   at so me  ste p and  return the  re s u lt s to the us ers .  This   method dis t ributes   comp utation  and commu ni cation ta sks to all of the nodes.     3.2. Quer y  Proces sing a nd Optimiza tion  F i r s t o f  a ll, qu e r y pr oc es s i n g  in   s e ns or  netwo rks n e eds th e supp ort of the un derlying   routing  proto c ol. It is assumed that th e rout in g tre e  has  been  establi s h ed b y  under laye r to  sup port  que ry acce ss. A  query  pro c e s s i s  relea s e d  from th e top  to do wn, the n  the  root  no de  transmits q u e r y requ est s  to the chil d n ode s, and th e child  nod es use b r oa dca s t mode to  send  requ est s  to  its  child  no de s co ntinuo usly  until a rri vin g  to the l eaf n ode s. Th e re sult i s   colle ct ed   from the bottom up. Firstly  a leaf node send s t he re su lt to the parent node, and  the pare n t no de   sen d s it up ward  co ntinuo u s ly, until the  result i s   fed  b a ck to the  ro ot node  which ha s p u t forward   the query req uest s After the que ry reque st a rri ves to the n o de,  the qu ery  pro c e s sor  of node  or q uery proxy  is  re sp o n s i b l e  fo r  e x ec u t in g  it. Q u er y p r oc ess i n g   in c l ud es  tw o s t a g e s :  pr etr e a t me n t  and  executio n ph ase. Pre p rocessing  stage  mainly ch e c ks the l egitim a cy of the qu ery req u e s t a nd  prep ares for  query exe c uti on wo rk. Alth ough the vali dity check wo rk i s  mostly d one on the b a se  station side, but  be cau s e of  t he dynami s m of net work, the ba se  station sid e  ca nnot have all  the  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 10, Octobe r 2014:  743 8  – 7444   7442 node s’ info rmation in tim e , so  so me l egitimacy  examination  wo rk i s  tran sferred to  individ ual  node s. Prep aration i s  m a inly to esta blish a n   internal data  stru cture  and all o cate n e cessary   stora ge spa c e for que ry executio n.  Query exe c u t ion is ge ne rally divided  into  four  stages:  starti ng sta ge, o perato r s   executio n sta ge, re sults t r ansfe r sta g e  and  state transitio n stag e.  In the be ginnin g  of e a ch  roun d, the q u e ry ente r s int o  t he  start-up  stage,  and t he sen s o r 's  p e rception  co mpone nt coll ects   data, and th e n  co mpute s  t he sen s ory  d a ta ba sed  on  the ope rato r’ s sequ en ce i n  the qu ery p l an   and tran sfe r s the result s b y  the routing tree. A fter the transmissio n, node s ent er into a dormant  state thro ugh  state tran sition pha se. If no re sult are tran sferred,  node s direct ly enter into the   state tran sitio n  stage from acti ve state to dorm ant sta t e.  In order to  sa ve ene rgy,  system m u st  weigh  all kind of co st  to produ ce a  pl an   for  th e   query in the pro c e ss of q uery pro c e s si ng. The que ry plan assi g n s differe nt roles to different  node s i n  o r de r to  und erta ke different ta sk in  exe c utin g qu erie s,  an d sch edul e di fferent n ode s for  data  comm u n icatio n. If n o t sche dulin g ,  node  d o e s   not kno w   wh en to  sta r t re ceiving  data  f r om  neigh bori ng  node s,  so m o st of th e tim e  it is in  th e l i stenin g   state ,  and  co nsu m es th e valu able  energy. So try to adopt a  variety of optimization  st rategy in the proce s s of que ry pro c e s sing  in   orde r to red u c e the comm unication cost  and save e n e rgy co nsum ption.      4. The Desig n  on Sy stem  4.1. The Man a ger of Sen s or Mode         Figure 3. Co mpone nts Structure of Eng i ne       Comp one nts structu r e  of  engi ne i s   shown in   Fig u r 3, sen s or mod e  ma na ger is in  cha r ge  of m anagi ng the   sen s o r  m ode  of datab ase .  We tran sfer the  sen s o r   model to  virtual  “datab ase table”, mod e  contain s  com m and s t hat the syste m  can us e and t he su bprog ra m in  update d  an d  que ried  tabl e a s  the fo rmal de script i on of  sen s o r  table. Th e t able  doe sn’t  only  contai n vario u s type s of  prop ertie s , b u t also  i n cl u des  a g r oup  of referen c e s  asso ciated  with  executa b le o r der  sets on q uery a c tuato r . The group of referen c e s  are  simila r to the metho d  of  expandi ng S Q L in  datab a s system  of  relative o b je cts. In the  qu ery p r ocessin g , put the  da ta   from sen s o r  on each nod e into a tuple, these t uple s  can b e  tran sferred bet ween the nod e s  of  many ro uting ,  or gath e d a ta, or exp r e ss  co de to   server-si de fro m  the seri al  of netwo rk tip.  Senso r  mo d e  mana ge r inclu d e s  som e  com pon ent s: Attr, Com m and, Wsn M DBAttr, Tu ple,  WsnMDB  Co mmand, Qu e r yRe s ult. The  function of  Attr is ix and to get prope rty values; T he  function s of Comm and a r e to achi eve variou s orders in the mode; Wsn M DBAttr is the   con c e n trato r   of pro p e r ties  to co nne ct va riou s fixed  property  com p o nents in the  d a taba se.  Wh en  the com pon e n ts are in cre a se d to a c hie v e new in t r in sic  of the dat aba se, Wsn M DBAttr nee ds to  be upd ated.  WsnMDB  Co mmand i s  al so  the co ncent rator of p r op e r ties to conn e c t variou s fixe d   prop erty com pone nts in the databa se. Whe n  t he co mpone nts a r e increa sed t o  achieve n e w   comm and s of  the databa se, Wsn M DB  Comm and n e eds to be u p dated. Tuple  element s co n t ain   variety  of prog ram s  wit h   tuple data stru ct ure in t he ma nag em ent datab ase .  Query  Re sult  impleme n ts the tran sition  of data struct ure b e tw e en  tuple, Que r y Re sult, and  byte string s.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     Re sea r ch an d Reali z ation  of Wirele ss Sensor Netwo r ks  Datab a se (Ping Liu )   7443 tuple are e q u i valent to a row in the rel a tionshi p tabl e, and Que r y Result conta i ns a tuple a nd  some meta da ta, such a s  id  number, ind e x, etc. Data types of mod e  manag er Schem a sh ow  in   Table 1.       Table 1. Data  Types of Mo de Mana ge r Schem a   Data t y p e s   Defini tio n   Void  Used to define th e command  w i thout back  content  INT8 and  UIN T 8   Eight bit integer  w i th ma rks and  w i thout marks  INT16 an d UNI T 16  Sixteen bit intege w i th marks  and w i thout  ma rks  INT32 an d UNI T 32  Thirt y -t w o  bit inte ger  w i th marks  and w i thout  ma rks  STRIN G   ASCII character  strings rather  than at the en d       Query p r ocessor in data b a s e is resp on sible  for the co mpletion of the query processing,   and th e u s ag e of  storin g i n formatio n in  the  sen s o r   catalog to  get  the prope rty  of se nsor  no des,  su ch a s  re adi ng data fro m  the sen s o r s, aggregat in g and optimi z in g, and then  sendin g  the d a ta  to the master  node [8]. In databa se, the main eleme n ts that are re spon sible for t he part s  of work  are the  three compo n ents: Tu ple R oute r , Sel O perator  an d AggOp e ra tor. Tuple r o u ter   comp one nts  provide th e main qu ery  pro c e ssi ng f unctio n  in sensor n ode;  it passes tu ples  betwe en va ri ous se nsor  q uery p r o c e ssi ng  comp one nts,  so called  “a  route r”. T upleroute r  is  not  respon sibl e f o r th e n e two r route r , it is  mainly  respo n sibl e for p r o c e ssi ng  que ry informatio n  as   the co re of d a taba se sy stem, Tuple R o u ter ru ns  in a  single  sen s o r  node, in clud ing the re ceiv ing   to new a rrival  enquiry info rmation and a nalysi s  of it  in details: Re ce ive the result s inform ation  of  adja c ent n o d e and  make  local  processing; a nd t r a n smit d ealt d a ta to the  ro ot node. It g o enqui ry from  the network,  prod uced lo cal state fo th em, i.e. transf e rred the  que ries to  enq uiri es  throug h the  syntax analysi s , and  got re sults f r om th e local sen s o r  nod e an d n e ighb or n ode  to   provide que ri es whi c h co ntains sel e cti on  an d ag gregate s , the result s from  queri e with out  operation to g e ther  are  sen t  to the ro ot n ode of  a tr e e   simply a nd treat by  qu ery pro c e s sor of  root  node.   In ru nning  p r ocess, th databa se  en gine  re ceive s  contin ually   so me ne ws  pa ckets  belon ging to  a que ry from  a netwo rk  module  (N etworkcC  com pone nts). In  the re ceiving  and   grou ping p r o c ess, node s create a Qu e r y data stru ctu r e  to describe t he que ry in the con s tru c tio n Whe n  it re cei v ed all the n e w pa ckets o f  a query,  a  complete Q u e r y stru cture  was e s tabli s h e d ,   the datab ase  engin e  an alyzed th e qu ery  acco rding  to   the metad a ta  informatio n o n  nod es, b u ilt a   ParsedQ uery  stru cture in  the de scriptio n of enqui ry and exe c utio n state, and  adde d it to the  queu e of the  maintena nce for en gine,  prep are d  to  carry out o r  carry out after corre s po n d ing  ca se s ha ppe ned. After q uerie start,  start the  i m pleme n tatio n  pe riodi call y. In the query  executio n, leaf node s collect data t hat que ry  n eed s, filter by the pre d i cate  conditi on  (SelOp erato r   comp one nts), and send th e req u ire d  da ta to the father no de s; the middle no de  of  routing  tree will repe at the ope ratio n  o f  the l eaf n o d e , if it need an ag gregati on o r  g r ou pin g   (AggO perator comp one nts), and ca rry  o u t the operation to the re ceived data a nd its own da ta,  the data is ret u rne d  to gath e r nod es in th e end of ea ch  cycle.     4.2. The Ne tw o r k Module  of Da taba se   Datab a se ne twork m anag er i s  respon sible fo r th e  network m anag ement  and th e   maintena nce  of a ro uting  tree  so a s  t o  co mmuni ca te  betwe en sensor  n ode s and conve r g ent  node s, nod es and no des.  Each n ode in  netwo rk m a i n tains a  neig hbor  nod e table, and  choo se a be st nod as a  father  n ode to fo rm routing t abl es  [11]. The dat aba se e n sure s that e a ch  n ode   in net work ca n delive r  it data to  users in a n  effi cie n t and  reliabl e way by  ca pturing  nei gh bor  node s and m a intaining  rou t ing tables. Databa se us es Netwo r k inte rface to capt ure an d co ntrol  netwo rk  com m unication s, the T uple r Router of q u e r y processo r only  con n e c ts th Net w ork  interface by prop er Am sendin g  and referen c e s , topology and fi ltering event s of the network  controlle r ad opt a half-int e lligent way  to work. As  for the data  messag es: F i rst of all, verify  efficient payl oad of the  da ta messa ge,  and the n  call  sen d  Data M e ssag e to ch oose to hi s fa ther   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 10, Octobe r 2014:  743 8  – 7444   7444 node by the  ro uting  proto c ol s of  many  jump  tra n sm issi on,  sen d   a me ssag with tuple s  to  the   spe c ified a d d r ess. After da ta message have finish ed , it would trigger a finished  case. As for the  enqui ry me ssage s: First of  all, verify efficient  p a yloa d of the  data  messa ge, a nd then  call  an  sen d  Data M e ssag e req u e s t enqui ry in node s, fina lly broad ca st p a rt of messa ge with en qui ries  to his neig h b o r nod es. Th e enqui ry me ssage h a s fin i she d , and th en will trigg e r a finished  ca se.  A tuple or a  data me ssa ge receives  data fr om t h e neig hbo r n ode s an d tri ggers  an ev ent  received. If a messag e is n o t lis tened, it will trigge r an  event.  Most of prog ram code s in netwo rk m anag er  are use d  to man age the stru cture of   netwo rk topol ogy. The  stru cture  of  net work topol ogy  in datab ase i s  a  routin g tree. The  se nsor  node th at ID numb e r i s  0  is the  root  node. A n e twork m ana g e r i s  eq uivalent to the ro uting  comp one nts in a  datab ase  to receive d a ta, tran smit data  a nd que ry  ma ssage s,  data  me ssag es  is g a the r ed  d a ta o r  tupl e,  the qu ery  me ssage re pre s ent s the  p a rt of qu ery int o  the  net work.  Query  ne ws i s  b r oa dcaste d to the  routing tre e s,  the  enqui ry requi rement p a sse s  d o wn fro m  root   node s, d a ta  messag es p r opag ates up  to the  r oot  node  of the  netwo rk.  The  tree  nod e i s  in  cha r ge of tra n sferrin g  the query re sult s to c onverge nt node in the serve r  sid e  and appli c ation  prog ram s . In  orde r to  achie v e the comm unication  rule s of a bove  ro uting  tre e s, n e twork mana ger  use s  a simpl e  maintena nce algorithm o f  routi ng tree s. The algo rithm make s e a ch  sen s o r  nod e   kee p  a nei gh bor tabl e, an d sele cts  a n ode in  the n e i ghbo r no des as its fathe r   node in  routi n g   trees.       5. Conclusio n   This  articl e rese arche d  th e de sign  of dat aba se sy stem  b a sed on  wi rele ss sen s o r   netwo rk m a n ageme n t refe rrin g  to data  manag eme n t in wirel e ss  sen s o r  net wo rk. Provid e the  system stru ct ure  of Ws nM DB and  all th e functio nal  module s  a nd  resea r ch dee ply the histo r i c al  stora ge meth od of data stream in wi rele ss  sen s o r  net work, ado pt the mana gem ent method with  the com b inat ion of sa mpli ng sto r ag e a nd gath e ri n g  value sto r a ge to histo r i c al data in d a ta   strea m  to su pport the g a therin g enq uiry to the  historical data  in data  stream. De sign  o r din a ry   node end   in wirel e ss se nsor  n e two r k, server  end  in  mobile  datab ase  at gath e ring no de s a n mobile  client  end that can  impleme n t the sy stem, fo cus on  de signi ng que ry ma nage r, storag e   module s  an d synchro nou module at server  end in mo bile datab ase  at gathering  node s.       Referen ces   [1]  Kamel M, Se li m S Z .  Implementatio n of I T -room  enviro n ment mo nitori ng s y stem b a s ed o n   w i r e l e ss   sensor n e t w ork .  2001; 27( 3): 421-4 28.   [2]  Z adeh L. A W i reless Se nsor N e t w o r k No de a nd Re aliz atio n Method.  20 03;  8: 338- 35 3.   [3]  Kamel M, S e li m SZ . A Desig n  an d Impl eme n tation  of W i rel e ss Sens or Ga te w a y for Effici ent Quer yi n g   and Ma na gin g  throug h W o rld  W i de W eb. 20 01; 61: 17 7-18 8.  [4]  A l- Sultan KS , Selim SZ . Desig n  an d impl ement ati on of  w i rel e ss sens o r  net w o rk gat e w a y 199 3;  26(9): 13 57- 13 61.   [5]  Mi yamo to  S, N ak a y ama   K. T he Enviro nmea ntal M oni toring S y st em  for Green ho u s e Bas ed  on   W i reless Se ns or Net w ork M a n . C y bern e t. 2005; 16( 3): 479 -482.   [6]  Bezdek J C, H a tha w a y   R, Sa binM, T u ckerW . Discu ssio n  of Data Man a g e m ent T e chnolo g y   in W i rel e ss   Sensor. 20 02;  17(5): 87 3-8 7 7 .   [7]  Ming C h e n . Energ y  Effici ent Ro uting  Protocol i n   Mobil e Si nk W i reless S ens o r  Net w orks.   T E LKOMNIKA Indon esi an Jou r nal of Electric al Eng i ne eri n g .  2012; 1 0 (8): 2 056- 2 0 6 2 .   [8]  J Greensmith, U Aickelin. Self-po w e r e d  W i rele ss Sens or Net w ork fo r Environme n t  Monitorin g ,   Procee din g s of  the Genetic an d Evoluti o n a ry Co mp utation C onfere n ce (GECCO).  2007: 4 9–5 6.  [9]  SHENG Qing h ong, Z H ANG J i an qin g , XIAO  Hui.  A Ne w   Ap proac h for Seg m entatio n of F o rest Imag e   Based  on  the   Color  a nd T e xture.  Geo m atic s an d Infor m at ion  Scie nce  of W uha n U n ive r sity . 2 0 08;  33(3): 30 6-3 0 9 .   [10]  Gamal a bde l fade el kh al af. Energ y  Effici e n t A ppro a ch t o  T a rget Loca lisatio n i n  W i reless S enso r   Net w orks.  T E L K OMNIKA Indones ian J ourn a l of Electrica l  Engi neer in g . 2013; 2(3): 2 68-  277.   [11]  P Matzinger. D a tabas e T e chnolo g y   in W i rel e ss Sensor Net w o r ks. 200 3; (12): 991 –1 045.         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.