1、RFID對象跟蹤
Q1. 查詢EPC值為“EPC'的跟蹤對象的歷史位置數據。
SELECT*FROM OBJECTLOCATION WHERE epc='EPC'
Q2. 查詢EPC值為“123”的貨車的最新溫度數據。
SELECT m. value, m. timestamp.
FROM SENSORMEASUREMENT m, S-OBSERVATION o,
WHERE m. target='temperature'
AND o. object_epc='123'
AND m. so_id= o. so_id AND m. timestamp=(
SELECT max(m2. timestamp)
FROM SENSORMEASUREMENT m2
WHERE m2. So_id=m. so_id) 
FROM SENSORMEASUREMENT m2
WHERE m2. So_id=m. so_id)
2 丟失RFID對象的檢測
Q3. 查詢EPC值為“MEPC'的目標對象的丟失時間和地點。
SELECT location_id, tstart, tend
FROM OBJECTLOCATION
WHERE epc='MEPC'and tstart=(
SELECT MAX(o. tstart)
FROM OBJECTLOCATION o WHERE
. epc='MEPC')
3 RFID對象識別
每個RFID目標對象都根據EPC標識進行識別與區(qū)分:
Q4. EPC值為“XEPC'的物品被顧客退回, 核實該物品是否是從位置ID為
“L003”的商店售出。
SELECT*
FROM OBJECTLOCATION
WHERE epc='XEPC' AND location_id='L003'
4. RFID對象的時間片段查詢
通過指定一個時間片段的時間戳, 便可實現任一RFID 對象的時間片段信息顯
控和查詢, 如時間片段發(fā)生的位置、包含關系、觀測結果和交易信息。
05. 查詢T時刻EPC值為“EPC”的目標對象使用的包裝箱。
SELECT parent_epc
FROM CONTAINMENT
WHERE epc='EPC' AND
tstart<='T'AND tend>='T' 

5. RFID 對象的時間關聯查詢
時間關聯查詢通過關聯時間限制的多個關系實現信息的檢索。
Q6. “TEPC'集裝箱內的肉已變質。何種情況下會將其他集裝箱與該集裝箱放于同一貨盤
SELECT c2. epc 
FROM CONTAINMENT c1, CONTAINMENT c2您好賠收供意補事(月
WHERE c1. parent_epc=c2. parent_epc款血題(
AND C1. epc='TEPC'AND overlaps( 
c1. parent_epc. tstart, cl. parent_epc. tend,
overlapinteval(c1. tstart, c1. tend, c2. tstart, c2. tend))
     其中, overlaps()為用戶定義的標量函數, 檢測兩個區(qū)間是否重疊。若重疊, 則由 overlapInterval()返回重疊區(qū)間。用戶定義的標量時間函數可簡化時間查詢環(huán)節(jié)。
    利用 RFID 數據模型, 能夠很好地實現對單一類型的 RFID 數據查詢, 但對于Harrison提出的基于事件的模型, 則需要八個步驟才能完成以上查詢, 且大多是繁瑣、無效的步驟。
6 RFID對象間包含關系查詢
     RFID包含關系查詢是檢索 RFID 對象間的包含關系。該查詢通常與時間 RFID查詢聯合完成。遞歸的包含關系查詢分為兩種:RFID 對象同類搜索和 RFID對象
源搜索。RFID 對象同類搜索是指搜索出與某包裝箱內的物品同類的所有物品對象; RFID對象源搜索是指搜索某一目標物品的所有源包裝箱對象。Q7舉例說明同類搜
索(源搜索通過交換父子屬性施行)。Q7. RFID 同類對象搜索。假設某待識別目標的 EPC值等于“PEPC', 找出與該識別目標同類的所有對象。
WITH RECURSIVE all_sub(parentepc, epc)AS
(SELECT parentepc, epc
FROM CONTAINMENT
WHERE parentepc='PEPC'
UNION
SELECT a. parentepc, c. epc
FROM all_sub a, CONTAINMENT C
WHERE a. epc= c. parentepc 
SELECT*
FROM all_sub a, CONTAINMENT C
WHERE a. epc= c. parentepc 
SELECT*
以RFID數據模型為基礎, 還可以指定約束條件和業(yè)務智能查詢, 例如自動發(fā)貨通知、庫存閾值警報和趨勢分析。