由于传感器网络具有以数据为中心的特点，尽管在网络层和其他层次结构上也可以采用数据融合技术，但是在应用层实现数据融合最常见。通常应用层的设计需要考虑以下几点：
（1）应用层的用户接口需要对用户屏蔽底层的操作，用户不必了解数据具体是如何收集上来的，即使底层实现有了变化，用户也不必改变原来的操作习惯。
（2）传感器网络可以实现多任务，应用层应该提供方便、灵活的查询提交手段。
（3）既然通信的代价相对于本地计算的代价要高，应用层数据的表现形式应便于进行网内计算，以大幅度减少通信的数据量，减小能量消耗。
为了满足上述要求，分布式数据库技术被应用于传感器网络的数据收集过程，应用层接口可以采用类似结构化查询语言（Structured Query Language，SQL）的风格。SQL在多年的发展过程中，已被证明可以在基于内容的数据库系统中工作得很好。
传感器网络采用类SQL的优点在于：
（1）对于用户需求的表达能力强，易于使用。
（2）可以应用于任何数据类型的查询操作，能够对用户完全屏蔽底层的实现。
（3）它的表达形式非常易于通过网内处理进行查询优化，中间结点均理解数据请求，可以对接收到的数据和自己的数据进行本地运算，只提交运算结果。
（4）便于在研究领域或工业领域进行标准化。
在传感器网络应用中，SQL融合操作一般包括5个基本操作符：COUNT、MIN、MAX，SUM和AVERAGE。与传统数据库的SQL应用类似，COUNT用于计算一个集合中元素的个数；MIN和MAX分别计算最小值和最大值；SUM计算所有数值的和；AVERAGE用于计算所有数值的平均数。
例如，如果传感器结点的光照指数（Light）大于10，则下面的语句可以返回关于它们的温度（Temp）的平均值和最高值的查询请求：
对于不同的传感器网络应用，可以扩展不同的操作符来增强查询和融合的能力。例如可以加入GROUP和HAVING两个常用的操作符，或者一些较为复杂的统计运算符，像直方图等。GROUP可以根据某一属性将数据分成组，它可以返回一组数据，而不是只返回一个数值；HAVING用于对参与运算的数据的属性值进行限制。
下面通过一个简单的例子，说明数据收集是如何在传感器网络中进行的。假设需要查询建筑物的第6层房间中温度超过25℃的房间号及其最高温度，可以使用下面的查询请求：(www.xing528.com)
假设6层有4个房间，房间内传感器的位置以及通信路径如图5－3所示。为了突出数据收集的过程，便于简化讨论，这里假设以下三项条件能得到满足：
图5－3 根据类SQL语言进行网内处理的示例
（1）所有结点都已通过某种方法（如简单的扩散）知道了查询请求。
（2）各结点的数据传输路径已经由某种路由算法确定，例如图中虚线代表的树形路由。
（3）图中走廊尽头的黑色结点负责将查询结果提交给用户，即此结点为本楼层的数据汇聚结点。
图中的各传感器结点均已准备好一份数据并以（Room，Temp）的形式表示。一种简单的实现可按如下方式操作：
（1）由于各个结点均理解查询请求，它们会首先检查自己的数据是否符合HAVING语句的要求（即温度值是否高于25℃），以决定自己的数据是否参与运算或需要发送。
（2）各个结点在接收到其他结点发送来的数据后，进行本地运算，运算内容包括将数据按照房间号进行分组，并比较得出此房间目前已知的最高温度，运算结果将被继续向上游结点提交。
（3）中间结点如果在一段时间内没有收到邻居结点发送来的数据，可以认为自邻居结点以下，没有需要提交的数据。
按照上面的操作原则，由于1～6号结点以及10、11号结点的温度值不满足大于25的条件，所以不会发送数据。8号结点将结果发送给7号结点，7号结点通过本地融合，将两者之间比较大的发送给汇聚结点，一共发送了2个数据包；9号结点将自己的计算结果发送给8号结点，8号结点接收到数据后进行本地计算，并将最大值再次发送给7号结点；7号结点更新8号结点发送来的计算结果后，发送给汇聚结点；汇聚结点等待一段时间确认没有其他数据需要接收后，将查询结果提交，数据收集过程结束。
如果将一组（Room，Temp）值视为一份数据，上述过程总共在网内发送了5份数据。假如不使用任何数据融合手段，让各个结点单独发送数据到汇聚结点，由汇聚结点集中计算结果，则网络需要发送25份数据。
上述例子中的实现方法很简单，但一个不能回避的问题就是查询效率比较低。每个中间结点均要等待一段时间以确定邻居结点没有数据发送，而传输路径为树形结构，这将导致高层结点需要等待的时间与树的深度成正比。
为了改进这种情况，可以令不需要发送数据的结点发送一个非常短的分组，用于通知上游邻居结点自己没有数据需要发送，而不是完全沉默。这是一种用少量的能量消耗来换取时间性能的折中方法。即使这样，与不进行网内处理的方法相比，该方法仍能够显著减少数据通信量，有效地节省能量。
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