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选择合适的通信技术
智能水表通常采用低功耗广域网（LPWAN）技术如LoRa或NB-IoT，这些技术支持远距离通信，同时保持较低的功耗，适合于智能水表这类需要长期运行和覆盖广泛区域的应用。
LoRaWAN技术提供了长距离、低功耗的无线通信能力，适合于智能水表的数据采集，尤其是在偏远或者难以布线的场景中。
使用NB-IoT技术可以提供广覆盖、大连接的网络，适合于智能水表的数据采集，同时具有低功耗的特点，适合于远程和分散的场景。
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数据采集器和后台管理系统
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分布式缓存
使用分布式缓存，如Redis或Memcached，可以减少对数据库的直接访问，从而提高系统的并发处理能力。
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负载均衡
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分库分表
通过将数据划分到多个表中，减少每个表的数据量，可以加快查询速度。同时，将热数据和冷数据分离到不同的表中，可以提高主表的查询性能。
此外，水平分表可以通过关键字对数据进行分散存储，通过Mapping Table获取对应数据表，以提高查询效率。
分表策略可包括：1. 垂直分表、2. 水平分表、3. 哈希分表、4. 范围分表、5. 列表分表、6. 复合分表、7. 热数据和冷数据分离、8. 分表策略的选择、9. 分表的实现。
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异步处理和消息队列
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数据安全和系统防护
保护智能水表系统的安全，需要从物理层、网络层和应用层等多个层次着手。采用加密技术保护数据传输和存储，使用认证和授权机制限制访问权限，以及定期进行安全审计和更新，都是保障系统安全的有效措施。
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数据采集后的后期处理
对采集到的一次性水量脉冲信息，需进一步的加工处理，包括水量的统计、历史数据累计、本地化显示、上报周期选择和数据上报。
通过LoRa协议，把数据发送给LoRa网关，再通过LoRa网关，转发给LoRa服务器。
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系统结构优化
