• 记录点名称、值、质量和时间戳，并使它们可供快速访问。
• 利用内存缓存，将数据存储在内存中，并定期将数据写入磁盘。这允许非常高速的查询，因为内存缓存可以完全为某些查询提供服务，而无需从磁盘读取。
• 但即使从磁盘读取，Historian 功能也能够在标准计算机硬件上每秒读取超过 100 万个值。
• 高效的存储算法确保不会丢失任何数据。
• 自动创建、存储和访问历史文件。
• 除了原始数据的直接查询之外，Historian 还包括能够生成分析信息的内置查询功能，允许您选择任何时间段，从几秒到几周、几个月或更长，并检索平均值、百分比质量好坏、时间相关性、回归、标准偏差等。
• 可以通过 DataHub QuickTrend 和 WebView 应用程序以及内置的 Gamma 脚本语言访问 Historian。
• 多个死区选项可让您通过消除重复或不必要的值来节省空间。

存储在磁盘上的数据的大小是多少？

计算结果为每个存储值在磁盘上占用 18 个字节。仅支持布尔、整数和浮点类型。DataHub Historian 不会存储字符串。

给定时间段内存储值的数量将取决于数据的变化率。DataHub Historian 不对数据进行采样——它存储每一个变化。如果您的数据点一天仅更改 4 次，那么一天的数据将占用磁盘上的 72 个字节。如果您的数据点每 100 毫秒更改一次，那么一天的数据将消耗 15.5 MB。

在 OPC DA 数据的情况下，可以通过修改 OPC 连接的最小更新率来限制数据的变化率。这将允许您计算最坏情况。磁盘上的时间戳记录为最接近的纳秒分辨率。

历史学家是否压缩数据？

DataHub Historian 不压缩磁盘上的数据。它只存储更改的值，因此文件中不会有连续的重复值。

如果在历史记录中配置死区，则可以减少保存到磁盘的值的数量。这是在不丢失重要数据更改的情况下限制磁盘上值数量的最佳方法。

一般来说，DataHub historian 使用数据更改事件来确保捕获所有重要数据，并使用死区来过滤掉无关紧要的事件。这将生成数据流的完美副本（如果未设置死区）或数据流的高保真副本，仅删除输入中的“抖动”。其他一些历史学家会定期对数据进行采样，导致磁盘上的文件变得更大，并且还会导致历史学家错过采样之间发生的重要事件。

如何访问 Historian 中的数据？

有几种方法可以访问 Historian 中的数据：

1. 使用 DataHub QuickTrend，
2. 使用 DataHub WebView 趋势控件，
3. 使用 DataHub 脚本（Gamma 脚本），
4. 使用 DataHub OPC UA 历史访问接口，
5. 或者，您可以直接读取历史文件。数据文件格式非常简单。任何人都可以编写一个工具来读取这些文件。

我可以从网页访问历史数据吗？

是的，如上所述，您可以使用趋势控件访问 WebView 屏幕中的历史数据。此外，由于历史数据在 Gamma 中可用，因此使用实现 Web 服务历史查询的 DataHub Web 服务器编写 ASP 页面非常简单。任何 HTML 页面都可以包含历史数据，来自 Javascript 的 XmlHttpRequest 调用也可以读取历史数据。