センサーのオムロン 2JCIE-BUとデータを格納するPostgreSQLの準備ができたので、実際にテーブルを作成してデータを格納していく。
格納テーブルの作成
今回格納するデータ
| 格納するデータ | 説明 |
|---|---|
| Time measured | 計測時刻 |
| Temperature | 温度 -10～60℃ |
| Relative humidity | 湿度 30～85%RH |
| Ambient light | 照度 10～2000lx |
| Barometric pressure | 大気圧 700～1100hPa |
| Sound noise | 騒音 40～94dB |
| eTVOC | 総揮発性有機化学物量相当値 0～29206ppb |
| eCO2 | CO2 濃度相当値 |
| Discomfort index | 不快指数 |
| Heat stroke | 熱中症警戒度 |
| Vibration information | 振動 |
| SI value | スペクトル強度 |
| PGA | 最大加速度値 |
| Seismic intensity | 計測震度相当値 |
詳細は、以下のページの製品カタログやユーザマニュアルを参照するとよい。
PostgreSQLのテーブルの作成
上の表にした項目を登録するテーブルを作成。
pi@raspberrypi:~ $ psql -U pgadmin -d sample_db -h localhost -p 5432
ユーザ pgadmin のパスワード:
psql (11.13 (Raspbian 11.13-0+deb10u1))
SSL 接続 (プロトコル: TLSv1.3、暗号化方式: TLS_AES_256_GCM_SHA384、ビット長: 256、圧縮: オフ)
"help" でヘルプを表示します。
sample_db=# create table t_omron_sensor( id serial NOT NULL,
sample_db(# TimeMeasured timestamp,
sample_db(# Temperature numeric,
sample_db(# RelativeHumidity numeric,
sample_db(# AmbientLight integer,
sample_db(# BarometricPressure numeric,
sample_db(# SoundNoise numeric,
sample_db(# eTVOC integer,
sample_db(# eCO2 integer,
sample_db(# DiscomfortIndex numeric,
sample_db(# HeatStroke numeric,
sample_db(# VibrationInformation integer,
sample_db(# SIValue numeric,
sample_db(# PGA numeric,
sample_db(# SeismicIntensity numeric,
sample_db(# PRIMARY KEY(id) );
CREATE TABLE
作成したテーブルの確認
sample_db=# \d t_omron_sensor
テーブル "public.t_omron_sensor"
列 | 型 | 照合順序 | Null 値を許容 | デフォルト
----------------------+-----------------------------+----------+---------------+--------------------------------------------
id | integer | | not null | nextval('t_omron_sensor_id_seq'::regclass)
timemeasured | timestamp without time zone | | |
temperature | numeric | | |
relativehumidity | numeric | | |
ambientlight | integer | | |
barometricpressure | numeric | | |
soundnoise | numeric | | |
etvoc | integer | | |
eco2 | integer | | |
discomfortindex | numeric | | |
heatstroke | numeric | | |
vibrationinformation | integer | | |
sivalue | numeric | | |
pga | numeric | | |
seismicintensity | numeric | | |
インデックス:
"t_omron_sensor_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)
sample_db=#
サンプルプログラムの修正
で使用した、オムロンのサンプルを改造してPostgreSQLに登録するように修正してみる。
オムロンのサンプルプログラムの最初の方でpsycopg2をインポートする記載を追記します。
import psycopg2
サンプルプログラムのprint_latest_data()メソッドの後ろあたりに、データベースへ登録するメソッドを作ります。
前半の値を作るところはほぼ同じ（サンプルの表示のところでは、str()で囲んで全て文字列にしていた部分を削除しています）になります。
後半は、データベースに接続してデータを追加する処理になります。
def insert_latest_data(data):
"""
insert measured latest value.
"""
time_measured = "'" + datetime.now().strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S") + "'"
temperature = s16(int(hex(data[9]) + '{:02x}'.format(data[8], 'x'), 16)) / 100
relative_humidity = int(hex(data[11]) + '{:02x}'.format(data[10], 'x'), 16) / 100
ambient_light = int(hex(data[13]) + '{:02x}'.format(data[12], 'x'), 16)
barometric_pressure = int(hex(data[17]) + '{:02x}'.format(data[16], 'x') + '{:02x}'.format(data[15], 'x') + '{:02x}'.format(data[14], 'x'), 16) / 1000
sound_noise = int(hex(data[19]) + '{:02x}'.format(data[18], 'x'), 16) / 100
eTVOC = int(hex(data[21]) + '{:02x}'.format(data[20], 'x'), 16)
eCO2 = int(hex(data[23]) + '{:02x}'.format(data[22], 'x'), 16)
discomfort_index = int(hex(data[25]) + '{:02x}'.format(data[24], 'x'), 16) / 100
heat_stroke = s16(int(hex(data[27]) + '{:02x}'.format(data[26], 'x'), 16)) / 100
vibration_information = int(hex(data[28]), 16)
si_value = int(hex(data[30]) + '{:02x}'.format(data[29], 'x'), 16) / 10
pga = int(hex(data[32]) + '{:02x}'.format(data[31], 'x'), 16) / 10
seismic_intensity = int(hex(data[34]) + '{:02x}'.format(data[33], 'x'), 16) / 1000
con = psycopg2.connect( database='sample_db', user='pgadmin', password='xxxxx', host='localhost', port=5432)
cur = con.cursor();
print(temperature)
cur.execute("INSERT INTO t_omron_sensor(timemeasured,
temperature,\
relativehumidity,\
ambientlight,\
barometricpressure,\
soundnoise,\
etvoc,\
eco2,\
discomfortindex,\
heatstroke,\
vibrationinformation,\
sivalue,\
pga,\
seismicintensity) \
VALUES (\
%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s);", \
(time_measured,\
temperature,\
relative_humidity,\
ambient_light,\
barometric_pressure,\
sound_noise,\
eTVOC,\
eCO2,\
discomfort_index,\
heat_stroke,\
vibration_information,\
si_value,\
pga,\
seismic_intensity) \
)
con.commit()
cur.close()
con.close()
最後にサンプルプログラムのprint_latest_data()メソッドを繰り返し呼び出していたところを、insert_latest_data()メソッドに変更すると、定期的にセンサーデータを取得してきてDBに登録します。
サンプルプログラムの表示が１秒になっていて、DBに登録するデータ量と頻度が多くなるので、適切な感覚に調整することをお勧めします。
僕は60秒間隔でデータを登録するようにしました。
※サンプルプログラムで、デバッグで使っていた処理（INSERT後にSELECTでデータを取得して表示していた処理）を削除。