工业互联网是工业信息化进程中最受关注的热点,海量异构数据管理是其中的重点之一。在工业互联网中,通过对海量多源异构数据的管理,不仅可以获得生产过程中的历史数据,还可以实现复杂事件的模型提取、规律感知和故障诊断等。然而,传统的关系数据库对海量多源异构数据的读写和检索都存在性能瓶颈,而近年来兴起的云数据管理方法主要是针对“键-值”模式,无法依靠主键以外的数据属性对数据进行快速查找。本文提出了一种面向工业互联网的云存储方法 StoreCDB,在异构采样数据统一表达数据模型基础上,实现非结构化存储管理,同时,利用两级索引实现海量数据的快速检索。本文通过实验,在分布式集群实验平台上,采用海量高铁列车运行模拟数据,验证了StoreCDB具有良好的异构数据存储和检索性能,为工业互联网提供了一种新的数据管理方法。