数据存储技术是利用计算机硬件资源和软件技术对数据进行有效采集、处理和存储的过程，目的是为应用提供数据支持。随着数据数量的急剧增加及应用需求的多样化，数据存储技术面临了新的困难和挑战。近年来，物联网技术和计算机技术的发展和结合使得利用物联网数据服务人们生活成为现实，而物联网数据由于自身特点导致传统数据库难以对其进行高效的存储，因此需要针对物联网环境特点，研究物联网数据存储关键技术，实现对物联网数据的高效存储管理。　　 在物联网应用中，包括历史查询、实时查询和预测查询在内的多数查询都是以时空范围查询为基础，因此研究如何对具有时空特性的物联网数据进行高效存储，对物联网应用具有实际意义。同时由于物联网数据具有海量性、异构性、序列性及数据流式等典型特性，使得现有的关系型数据库和键值数据存储系统均难以满足物联网数据的存储需求。　　 本文研究了具有时空特性的海量异构物联网数据存储的关键技术:提出了适用于单个存储节点的物联网异构时空数据统一存储模型Hestus，通过分层建模的方法实现了对传感器采样数据的接入、存储和管理的规范化描述，并针对物联网数据的时空特性引入了概略化索引机制，提高时空查询性能;考虑到单节点数据存储方式无法有效存储海量数据的问题，提出一种基于P2P架构的结合物联网数据时空特性的多节点协同分布式数据存储方案，能够有效解决传统C/S架构中的性能瓶颈问题。　　 在上述研究的基础上，提出适用于移动终端上的基于Hestus存储模型的数据管理方案MobileDM和数据传输模型及通信协议。通过开发移动终端的应用示例系统，体现了Hestus模型对移动终端应用的良好支持。　　 最后，本文在磁盘存储效率、并发查询性能和系统扩展性等方面进行实验评估。实验结果表明，基于上述研究成果实现的物联网数据存储系统IOT-DSS，体现出较高的存储效率、较好的查询性能和良好的系统扩展性。