一开始萌生这个想法，其实是源自我办公桌上的那颗“小胖子”——一块 ESP32 开发板。它陪我度过了不少调试夜，也让我对物联网有了真正的感知。恰逢 KaiwuDB 举办征文活动，我便想着，何不将我日常积攒下来的一些硬件和数据库实战经验结合起来，做一个既能落地，又能完整体现“AIoT + 时序数据库”的项目出来？

于是，这个智能环境监测系统便诞生了。

一切从一块 ESP32 开始

我手里有一块常见的 ESP32-C3，内建 Wi-Fi + BLE，对于小规模的 IoT 应用来说简直是理想选项。而用于监测的传感器，我选的是 DHT22 —— 价格便宜、读取简单，足够应对温湿度的采集需求。当然后续你完全可以扩展成 BME280、SHT31 甚至是多参数的空气质量传感器，这就是系统的可扩展性所在。

而在云端，我选择了 KWDB 2.2.0 作为数据核心。为什么不是 InfluxDB 或 TimescaleDB？因为我对比之后发现，KWDB 在写入吞吐上更胜一筹，尤其适合高频环境监测数据的采集与分析，而且 SQL 查询能力让我轻松做各种聚合、统计与实时告警，何乐而不为。

项目整体架构长什么样？

构建这个系统的时候，我先画了一个草图，后来逐步抽象成了一张完整的结构图，它大概是这样的：

【KWDB 创作者计划】基于 ESP32 + KWDB 的智能环境监测系统实战_java

这套结构很清晰地划分了三层：数据采集(ESP32)→ 数据中转(中间件)→ 数据存储&展示(KWDB + 可视化)。也方便我后续对每个部分进行独立优化。

硬件部分：ESP32 与 DHT22 的握手初体验

ESP32 开发板上的 GPIO 多得让人眼花，我最后选了 GPIO 4 接 DHT22 的数据线。整个电路连接其实很简单，用杜邦线就能快速搭好原型。

【KWDB 创作者计划】基于 ESP32 + KWDB 的智能环境监测系统实战_运维_02

我使用的是 Arduino 开发环境，直接引入 DHT.h 库就能读取数据。下面是我的设备端代码部分：

#include "DHT.h"
#include <WiFi.h>
#include <HTTPClient.h>

#define DHTPIN 4
#define DHTTYPE DHT22

const char* ssid = "your_wifi_ssid";
const char* password = "your_wifi_password";
const char* serverUrl = "http://your_server_ip:5000/upload";

DHT dht(DHTPIN, DHTTYPE);

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  WiFi.begin(ssid, password);
  dht.begin();

  while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
    delay(500);
    Serial.print(".");
  }
  Serial.println("WiFi connected");
}

void loop() {
  float temperature = dht.readTemperature();
  float humidity = dht.readHumidity();

  if (isnan(temperature) || isnan(humidity)) {
    Serial.println("Failed to read from DHT sensor!");
    return;
  }

  if (WiFi.status() == WL_CONNECTED) {
    HTTPClient http;
    http.begin(serverUrl);
    http.addHeader("Content-Type", "application/json");

    String payload = "{\"temperature\": " + String(temperature, 2) +
                     ", \"humidity\": " + String(humidity, 2) + "}";

    int httpResponseCode = http.POST(payload);
    Serial.println("Sent: " + payload);
    Serial.println("Response code: " + String(httpResponseCode));

    http.end();
  }

  delay(60000); // 每分钟上传一次
}
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ESP32 直接通过 HTTP 向我的服务器 POST 数据，避免中间复杂协议的折腾，非常适合快速实验与调试。

中间件：Python Flask 架起数据桥梁

我服务器端用的是 Flask 框架，一个 Python 界里的轻量级王者。它负责接收 ESP32 发送来的数据、解析 JSON，然后将其写入 KWDB 中。

当然，要连接 KWDB，我们可以使用 HTTP API，也可以用 KaiwuDB 提供的 Python SDK。如果你喜欢走“原生”风，我推荐用 RESTful 的方式进行写入，速度也不差。

这部分代码如下：

from flask import Flask, request, jsonify
import requests
import time

app = Flask(__name__)

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload():
    data = request.get_json()
    temperature = data.get('temperature')
    humidity = data.get('humidity')

    payload = {
        "db": "environment",
        "table": "sensor_data",
        "data": [
            {
                "ts": int(time.time() * 1000),  # 毫秒时间戳
                "temperature": temperature,
                "humidity": humidity
            }
        ]
    }

    # 假设你部署在本地
    resp = requests.post("http://localhost:8080/api/put", json=payload)
    return jsonify({"status": "ok", "kwdb_resp": resp.text})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
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