PLC与数据库通信全解析：从数据采集到历史追溯

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副标题

: 让数据"留得住、查得到、用得好"

一、PLC与数据库通信的本质

数据库是工业数据的"仓库"——PLC采集数据，数据库存储数据。

[tr][td]传统方式[/td][td]数据库方式[/td][/tr][tr][td]数据存储在PLC[/td][td]数据存储在数据库[/td][/tr][tr][td]掉电数据丢失[/td][td]掉电数据保留[/td][/tr][tr][td]查询困难[/td][td]SQL查询，灵活高效[/td][/tr][tr][td]无历史追溯[/td][td]完整历史记录[/td][/tr]

核心价值

：

数据持久化：掉电不丢失

历史追溯：查询任意时间点的数据

数据分析：SQL聚合、统计、趋势分析

多系统共享：MES/ERP/SCADA都可以访问

合规性：满足ISO/FDA等合规要求

二、通信架构

2.1 常见架构

架构1：PLC → OPC UA → 数据库

PLC ──OPC UA── 数据采集服务 ──SQL── 数据库

架构2：PLC → 边缘网关 → 数据库

PLC ──Ethernet── 边缘网关 ──SQL/HTTP── 数据库

架构3：PLC → SCADA → 数据库

PLC ──SCADA── SCADA服务器 ──内置── 数据库

2.2 数据库选型

[tr][td]数据库[/td][td]特点[/td][td]适用场景[/td][/tr][tr][td]MySQL[/td][td]开源，易用[/td][td]一般场景[/td][/tr][tr][td]PostgreSQL[/td][td]开源，功能强[/td][td]复杂查询[/td][/tr][tr][td]SQL Server[/td][td]商业，集成好[/td][td]Windows生态[/td][/tr][tr][td]InfluxDB[/td][td]时序数据库[/td][td]时序数据[/td][/tr][tr][td]TimescaleDB[/td][td]时序+SQL[/td][td]时序+关系[/td][/tr]

2.3 数据表设计

生产数据表

：

CREATE TABLE production_data (

id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

timestamp DATETIME NOT NULL,

device_id VARCHAR(50) NOT NULL,

temperature FLOAT,

pressure FLOAT,

speed FLOAT,

status VARCHAR(20),

quality_flag INT,

created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

);

CREATE INDEX idx_timestamp ON production_data(timestamp);

CREATE INDEX idx_device ON production_data(device_id);

报警数据表

：

CREATE TABLE alarm_data (

id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

timestamp DATETIME NOT NULL,

device_id VARCHAR(50) NOT NULL,

alarm_code INT NOT NULL,

alarm_level INT,

alarm_message VARCHAR(255),

acknowledged INT DEFAULT 0,

acknowledged_at DATETIME,

acknowledged_by VARCHAR(50),

created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

);

三、数据采集方式

3.1 轮询采集

优点

：简单可靠

缺点

：实时性差，带宽占用大

import mysql.connector

import time

连接数据库

conn = mysql.connector.connect(

host='192.168.3.100',

user='plc_user',

password='password',

database='factory_db'

)

cursor = conn.cursor()

轮询采集

while True:

# 读取PLC数据

temp = read_plc_register('D100')

pressure = read_plc_register('D101')

status = read_plc_register('M100')

# 写入数据库

sql = """

INSERT INTO production_data

(timestamp, device_id, temperature, pressure, status)

VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)

"""

cursor.execute(sql, (

time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),

'PLC01',

temp,

pressure,

'running' if status else 'stopped'

))

conn.commit()

time.sleep(1)  # 1秒采集一次

3.2 事件触发采集

优点

：实时性好，节省带宽

缺点

：实现复杂

# 事件触发采集

def on_alarm(alarm_code, alarm_level, message):

sql = """

INSERT INTO alarm_data

(timestamp, device_id, alarm_code, alarm_level, alarm_message)

VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)

"""

cursor.execute(sql, (

time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),

'PLC01',

alarm_code,

alarm_level,

message

))

conn.commit()

PLC报警时触发

PLC_OnAlarm(on_alarm)

3.3 批量采集

优点

：效率高，减少数据库压力

缺点

：实时性稍差

# 批量采集（每10秒一次）

data_buffer = []

def collect_data():

data_buffer.append({

'timestamp': time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),

'device_id': 'PLC01',

'temperature': read_plc_register('D100'),

'pressure': read_plc_register('D101'),

'speed': read_plc_register('D102'),

'status': 'running'

})

if len(data_buffer) >= 10:  # 满10条批量插入

sql = """

INSERT INTO production_data

(timestamp, device_id, temperature, pressure, speed, status)

VALUES %s

"""

cursor.executemany(sql, data_buffer)

conn.commit()

data_buffer.clear()

每秒调用一次

every_second(collect_data)

四、PLC侧实现

4.1 三菱PLC + 边缘网关

边缘网关配置

：

[tr][td]参数[/td][td]设置[/td][/tr][tr][td]PLC连接[/td][td]Ethernet, IP=192.168.3.1[/td][/tr][tr][td]数据库连接[/td][td]MySQL, IP=192.168.3.100[/td][/tr][tr][td]采集周期[/td][td]1秒[/td][/tr][tr][td]批量大小[/td][td]10条[/td][/tr][tr][td]重试次数[/td][td]3次[/td][/tr]

4.2 ST语言实现（边缘网关）

( 数据采集到数据库 )

VAR

( 数据库连接 )

DB_Conn: MySQL_Connection;

DB_Status: INT;

( 采集数据 )

Temp_Current: REAL;

Pressure_Current: REAL;

Speed_Current: REAL;

Motor_Status: BOOL;

( 缓冲区 )

Data_Buffer: ARRAY[0..9] OF STRUCT

Timestamp: STRING;

Device_ID: STRING;

Temperature: REAL;

Pressure: REAL;

Speed: REAL;

Status: STRING;

END_STRUCT;

Buffer_Count: INT := 0;

( 定时器 )

Collect_Timer: TON;

Batch_Timer: TON;

END_VAR

( 每秒采集数据 )

Collect_Timer(IN:=TRUE, PT:=T#1s);

IF Collect_Timer.Q THEN

( 读取PLC数据 )

Temp_Current := PLC_ReadReal('D100');

Pressure_Current := PLC_ReadReal('D101');

Speed_Current := PLC_ReadReal('D102');

Motor_Status := PLC_ReadBool('M100');

( 存入缓冲区 )

Data_Buffer[Buffer_Count].Timestamp := Get_TimeString();

Data_Buffer[Buffer_Count].Device_ID := 'PLC01';

Data_Buffer[Buffer_Count].Temperature := Temp_Current;

Data_Buffer[Buffer_Count].Pressure := Pressure_Current;

Data_Buffer[Buffer_Count].Speed := Speed_Current;

Data_Buffer[Buffer_Count].Status := IF(Motor_Status, 'running', 'stopped');

Buffer_Count := Buffer_Count + 1;

IF Buffer_Count >= 10 THEN

( 批量写入数据库 )

DB_BatchInsert(DB_Conn, 'production_data', Data_Buffer, 10);

Buffer_Count := 0;

END_IF;

Collect_Timer(IN:=FALSE);

END_IF;

五、深度案例分析：注塑机生产数据追溯

5.1 背景

某注塑厂需要满足ISO9001要求，实现生产数据完整追溯。

5.2 问题经过

[tr][td]问题[/td][td]表现[/td][td]影响[/td][/tr][tr][td]数据丢失[/td][td]PLC掉电数据丢失[/td][td]无法追溯[/td][/tr][tr][td]查询困难[/td][td]无统一数据库[/td][td]效率低[/td][/tr][tr][td]无历史趋势[/td][td]无法分析[/td][td]无法优化[/td][/tr][tr][td]合规风险[/td][td]无完整记录[/td][td]ISO审核不通过[/td][/tr]

5.3 解决方案

数据采集架构

：

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐

│                    数据采集层                            │

│  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐                │

│  │注塑机1  │  │注塑机2  │  │注塑机3  │                │

│  │ (PLC)   │  │ (PLC)   │  │ (PLC)   │                │

│  └────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘                │

│       │            │            │                      │

│  ┌────┴────┐  ┌────┴────┐  ┌────┴────┐                │

│  │边缘网关 │  │边缘网关 │  │边缘网关 │                │

│  │(数据采集)│  │(数据采集)│  │(数据采集)│                │

│  └────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘                │

│       │            │            │                      │

├───────┼────────────┼────────────┼──────────────────────┤

│       │            │            │                      │

│  ┌────┴────────────┴────────────┴────┐                │

│  │           MySQL 数据库             │                │

│  │  - 生产数据表  - 报警数据表       │                │

│  │  - 质量数据表  - 配方数据表       │                │

│  └───────────────────────────────────┘                │

│                           │                             │

│                           ▼                             │

│  ┌───────────────────────────────────┐                │

│  │        Web追溯系统                │                │

│  │  - 生产记录查询  - 质量追溯       │                │

│  │  - 趋势分析  - 报表生成           │                │

│  └───────────────────────────────────┘                │

└─────────────────────────────────────────────────────────┘

数据表设计

：

-- 生产记录表

CREATE TABLE injection_production (

id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

machine_id VARCHAR(20) NOT NULL,

product_id VARCHAR(50) NOT NULL,

batch_no VARCHAR(50) NOT NULL,

cycle_time FLOAT,

injection_pressure FLOAT,

holding_pressure FLOAT,

mold_temp FLOAT,

product_weight FLOAT,

quality_flag INT,

start_time DATETIME,

end_time DATETIME,

operator VARCHAR(50),

created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

);

-- 质量检验表

CREATE TABLE quality_inspection (

id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

production_id INT,

check_time DATETIME,

dimension_1 FLOAT,

dimension_2 FLOAT,

surface_quality INT,

result INT,  -- 0:合格, 1:不合格

inspector VARCHAR(50),

remark VARCHAR(255),

created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

);

5.4 效果对比

[tr][td]指标[/td][td]优化前[/td][td]优化后[/td][td]提升[/td][/tr][tr][td]数据保留[/td][td]掉电丢失[/td][td]永久保存[/td][td]100%[/td][/tr][tr][td]查询时间[/td][td]30分钟[/td][td]<10秒[/td][td]-99%[/td][/tr][tr][td]追溯精度[/td][td]无法追溯[/td][td]精确到每个产品[/td][td]100%[/td][/tr][tr][td]ISO审核[/td][td]不通过[/td][td]通过[/td][td]通过[/td][/tr][tr][td]质量分析[/td][td]无法分析[/td][td]实时分析[/td][td]显著提升[/td][/tr]

六、SQL查询示例

6.1 实时查询

-- 查询当前生产状态

SELECT machine_id, product_id, cycle_time, quality_flag

FROM injection_production

WHERE end_time > NOW() - INTERVAL 1 HOUR

ORDER BY end_time DESC;

6.2 历史查询

-- 查询某批次生产记录

SELECT * FROM injection_production

WHERE batch_no = 'B20260604001'

ORDER BY start_time;

6.3 统计分析

-- 查询各机台产量

SELECT machine_id, COUNT(*) as total, AVG(cycle_time) as avg_cycle

FROM injection_production

WHERE DATE(start_time) = '2026-06-04'

GROUP BY machine_id;

-- 查询质量合格率

SELECT

machine_id,

COUNT(*) as total,

SUM(CASE WHEN quality_flag = 0 THEN 1 ELSE 0 END) as passed,

SUM(CASE WHEN quality_flag = 0 THEN 1 ELSE 0 END) 100.0 / COUNT() as pass_rate

FROM injection_production

WHERE DATE(start_time) = '2026-06-04'

GROUP BY machine_id;

6.4 趋势分析

-- 查询温度趋势

SELECT

DATE_FORMAT(start_time, '%Y-%m-%d %H:%i') as time_slot,

AVG(mold_temp) as avg_temp,

MIN(mold_temp) as min_temp,

MAX(mold_temp) as max_temp

FROM injection_production

WHERE start_time BETWEEN '2026-06-04 00:00:00' AND '2026-06-04 23:59:59'

GROUP BY time_slot

ORDER BY time_slot;

七、常见问题排查

7.1 连接问题

[tr][td]问题[/td][td]可能原因[/td][td]解决方案[/td][/tr][tr][td]无法连接[/td][td]网络不通[/td][td]检查网络连通性[/td][/tr][tr][td]认证失败[/td][td]用户名密码错误[/td][td]检查数据库认证[/td][/tr][tr][td]数据库不存在[/td][td]库名错误[/td][td]检查数据库名[/td][/tr]

7.2 数据问题

[tr][td]问题[/td][td]可能原因[/td][td]解决方案[/td][/tr][tr][td]数据不写入[/td][td]SQL错误[/td][td]检查SQL语法[/td][/tr][tr][td]数据重复[/td][td]重复提交[/td][td]增加唯一约束[/td][/tr][tr][td]数据缺失[/td][td]采集中断[/td][td]检查采集服务[/td][/tr]

八、核心工具推荐

8.1 数据库

[tr][td]数据库[/td][td]适用场景[/td][/tr][tr][td]MySQL[/td][td]通用，开源[/td][/tr][tr][td]PostgreSQL[/td][td]复杂查询，开源[/td][/tr][tr][td]InfluxDB[/td][td]时序数据，开源[/td][/tr][tr][td]SQL Server[/td][td]Windows生态，商业[/td][/tr]

8.2 开发工具

[tr][td]工具[/td][td]用途[/td][/tr][tr][td]MySQL Workbench[/td][td]MySQL管理[/td][/tr][tr][td]DBeaver[/td][td]通用数据库管理[/td][/tr][tr][td]Navicat[/td][td]通用数据库管理[/td][/tr]

九、金句集锦

本文基于三菱PLC与MySQL数据库通信实战经验整理，涵盖数据采集、表设计、SQL查询、注塑机追溯案例等核心主题。

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KEYWORDS

PLC, plc, SCADA, 三菱

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