项目概述
本项目构建了一个基于MQTT协议 的云端数据存储与分析系统，能够实现传感器设备的数据实时采集、存储和远程访问。整个系统基于 阿里云服务器 部署，使用MySQL作为数据库，并通过Go语言 实现数据订阅、存储与管理。项目的核心目标是提供高效、稳定的物联网数据存储解决方案，支持高并发访问和低延迟数据分析。
项目功能
云服务器搭建与环境配置
选用 阿里云 ECS 服务器，完成Linux环境搭建，配置MySQL 8.0 作为数据库，开放远程访问权限。
使用 Docker 进行服务管理，提高系统的可维护性和稳定性。
MQTT 协议数据采集与存储
采用 Eclipse Paho MQTT 客户端 进行数据订阅，从 MQTT Broker 获取传感器数据。
设计 Golang 代码 进行数据解析，将 JSON 格式数据转换为数据库可存储的结构，并写入 MySQL。
设定 QoS 级别，保证数据传输的可靠性。
数据存储与优化
设计 数据库表结构，存储温度、湿度、风速、光照、二氧化碳浓度等多种传感器数据。
采用 GORM 框架 进行数据库操作，提高数据插入和查询效率。
设定 数据自动清理机制，避免长期运行导致数据库存储压力过大。
远程监测与分析
使用 Python + Pandas 连接数据库，实现数据清洗、预处理和统计分析。
采用 Matplotlib 进行可视化展示，包括温湿度曲线、风速变化趋势等。
提供 API 接口，供前端或其他系统调用，实现数据远程访问。
高可用性与自动恢复机制
设定 MQTT 断线重连机制，保证网络波动情况下的稳定运行。
采用 日志记录与异常处理，检测数据存储异常并自动恢复。
个人贡献
✅ 负责 阿里云服务器搭建、MySQL 数据库部署，优化存储结构。
✅ 设计 Golang 代码，实现 MQTT 订阅、数据解析与入库。
✅ 编写 Python 脚本，完成数据分析与可视化展示。
✅ 配置 Docker + Supervisor，保证数据存储服务的长期稳定运行。
项目成果
🚀 系统可稳定运行 24/7，实现设备数据的持续存储与监测。
📌 数据处理效率优化 30%+，支持海量传感器数据的并发写入与查询。
🎯 适用于智能农业、智慧工业、环境监测等物联网应用场景。
本项目提供 高效、稳定、低延迟 的数据存储解决方案，如果您有类似需求，欢迎合作！ 🚀