NoSQL背景下的混合存储解决方案研究与实现
这是一篇关于NoSQL,Spring,数据存储,Spring Data,混合持久化的论文, 主要内容为随着电子商务网站和互联网应用开发技术的不断发展，越来越多的开发团队选择NoSQL产品来管理海量增长且结构多变的应用程序和用户数据。与关系型数据库管理系统相比，NoSQL产品也被证实在半结构化的数据存取方面有着卓越的表现。然而NoSQL技术的引入也给规模不断扩大的电子商务网站和互联网应用开发团队带来了存储产品、数据库、项目管理和维护相关的复杂性。 一方面，随着规模的扩大，用于测试、开发和发布等不同目的的存储产品不断增多，以及NoSQL产品集群化的特点，使得存储产品的管理变得复杂。另一方面，NoSQL产品的多样化，以及不同产品的不同特点和不同的数据存取技术，造成开发团队花费很多时间完成业务领域到存储抽象的映射工作。 本文从流行的Java开发框架之一Spring开发框架入手，结合NoSQL数据模型和存储产品的特点，提出了一种NoSQL背景下的混杂使用关系型数据库管理系统和NoSQL等非关系型的数据存储技术，确定开发电子商务网站和互联网应用的解决方案，利用Spring框架的子项目Spring Data提供一致的编程模型，使得关系型数据库管理系统和NoSQL存储产品的使用变得更加的方便。并在此基础之上，提出了用于管理混合存储产品、数据模型和项目相关信息的企业存储管理系统ERMS，ERMS被设计为混合存储解决方案中的重要组成部分，用来帮助开发团队完成应用的开发任务。 具体完成的工作如下： 1.提出了基于Spring框架的混合使用关系型数据库管理系统和NoSQL存储产品开发电子商务网站和互联网应用的解决方案，设计了其体系结构。 2.使用UML用例图和用例说明的方式分析了ERMS系统的潜在需求，并结合需求提出了ERMS系统的体系结构。 3.在ERMS的体系结构的基础上设计了具体的功能模块，说明了ERMS系统的工作流程，并给出了主要的类图设计方案。 4.搭建了ERMS系统的实现环境，使用Spring Tool Suite集成开发工具，利用Spring3.0版本的Spring MVC技术实现了ERMS的主要功能模块。使用文档存储产品MongoDB存储ERMS管理的元数据信息，并利用流行的前端开发技术Bootstrap设计了系统界面，完成了相关的演示验证工作。 5.对NoSQL背景下的利用混合存储技术开发电子商务网站和互联网应用的解决方案做出了展望，并对ERMS系统可能的进一步需求和期望的功能做出了展望。
互联网多源矢量空间数据自动获取与管理方法研究
这是一篇关于矢量空间数据,网络爬虫,模板映射,NoSQL,并行的论文, 主要内容为开展互联网条件下的多源矢量空间数据获取与管理方法的研究,能够实现对互联网中广泛存在的多源矢量空间数据进行高效的获取、解析与管理,为GIS空间分析和空间数据挖掘提供更为丰富和实时的数据源,为大数据时代的地理信息技术研究提供便利。本文重点研究互联网条件下的矢量空间数据获取与管理技术。针对一般聚焦爬虫数据爬取方式单调、爬取效率低等问题进行优化,提出基于多线程并行和异步I/O模型的方法协同提升Web矢量空间数据获取的效率；针对多源异构的矢量空间数据结构,研究一种基于模板映射的数据解析方式,相比常规Web数据解析中使用的正则表达式解析法在准确性和稳定性方面均有提升；针对Web矢量空间数据结构复杂多变的问题,研究基于MongoDB对矢量空间数据进行对象化存储,有效的降低了空间数据管理的复杂度。本文的主要工作包括：1)提出了一种多策略并行的Web矢量空间数据高效获取方法。基于聚焦爬虫技术,在研究了多种开源爬虫框架的基础上,提出通过多线程和异步I/O两种策略,优化矢量空间数据的获取效率。2)提出基于模板映射的多源矢量空间数据自动解析技术。通过将结构化和半结构化文本数据转化为树状结构对象,基于给定的模板对互联网中的异构矢量空间数据进行解析,相比传统的正则表达式解析法来说,本方法在维持较高的解析准确度的基础上,通过模板映射技术有效提升了解析的稳定性。3)提出一种基于MongoDB数据库的多源矢量空间数据对象化存储方法,可管理由Web爬虫获取到的矢量空间数据。并提出了一系列REST数据管理API,实现矢量空间数据在云环境下的管理。4)基于上述方法,构建NetCrawler爬虫系统,实现了互联网条件下多源异构矢量空间数据的快速获取、解析与管理。并通过测试证实了所述方法的有效性。
NoSQL背景下的混合存储解决方案研究与实现
这是一篇关于NoSQL,Spring,数据存储,Spring Data,混合持久化的论文, 主要内容为随着电子商务网站和互联网应用开发技术的不断发展，越来越多的开发团队选择NoSQL产品来管理海量增长且结构多变的应用程序和用户数据。与关系型数据库管理系统相比，NoSQL产品也被证实在半结构化的数据存取方面有着卓越的表现。然而NoSQL技术的引入也给规模不断扩大的电子商务网站和互联网应用开发团队带来了存储产品、数据库、项目管理和维护相关的复杂性。 一方面，随着规模的扩大，用于测试、开发和发布等不同目的的存储产品不断增多，以及NoSQL产品集群化的特点，使得存储产品的管理变得复杂。另一方面，NoSQL产品的多样化，以及不同产品的不同特点和不同的数据存取技术，造成开发团队花费很多时间完成业务领域到存储抽象的映射工作。 本文从流行的Java开发框架之一Spring开发框架入手，结合NoSQL数据模型和存储产品的特点，提出了一种NoSQL背景下的混杂使用关系型数据库管理系统和NoSQL等非关系型的数据存储技术，确定开发电子商务网站和互联网应用的解决方案，利用Spring框架的子项目Spring Data提供一致的编程模型，使得关系型数据库管理系统和NoSQL存储产品的使用变得更加的方便。并在此基础之上，提出了用于管理混合存储产品、数据模型和项目相关信息的企业存储管理系统ERMS，ERMS被设计为混合存储解决方案中的重要组成部分，用来帮助开发团队完成应用的开发任务。 具体完成的工作如下： 1.提出了基于Spring框架的混合使用关系型数据库管理系统和NoSQL存储产品开发电子商务网站和互联网应用的解决方案，设计了其体系结构。 2.使用UML用例图和用例说明的方式分析了ERMS系统的潜在需求，并结合需求提出了ERMS系统的体系结构。 3.在ERMS的体系结构的基础上设计了具体的功能模块，说明了ERMS系统的工作流程，并给出了主要的类图设计方案。 4.搭建了ERMS系统的实现环境，使用Spring Tool Suite集成开发工具，利用Spring3.0版本的Spring MVC技术实现了ERMS的主要功能模块。使用文档存储产品MongoDB存储ERMS管理的元数据信息，并利用流行的前端开发技术Bootstrap设计了系统界面，完成了相关的演示验证工作。 5.对NoSQL背景下的利用混合存储技术开发电子商务网站和互联网应用的解决方案做出了展望，并对ERMS系统可能的进一步需求和期望的功能做出了展望。
基于分布式的遥感数据管理系统设计和实现
这是一篇关于NoSQL,空间索引,空间填充曲线,Spark的论文, 主要内容为根据美国忧思科学家联盟(The Union of Concerned Scientists,UCS)发布数据,截至2021年1月1日,全球共有在轨活跃卫星3372颗,其中遥感卫星909颗,占26.96%的份额。随着遥感技术迅速发展,空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的技术指标也持续提高,遥感数据的获取上也趋于多平台、多传感器、多角度的特点。在数据层面上已经体现了体量大(Volume)、种类多(Variety)、增长速度快(Velocity)、数据质量高(Veracity)和数据价值相对较低(Value)的“5V”特征。传统的遥感数据管理系统使用空间数据库存储元数据,采用文件的方式存储影像数据,用户需要下载数据并本地计算,效率较低,已经无法满足人们对遥感数据的需求。目前,结合新型的计算机技术实现对遥感数据的高可靠性存储、快速检索和高性能计算已成为学界研究的热点。本文旨在以现有的云计算、分布式存储和分布式计算为基础,结合遥感数据的特性,选择合适的计算机技术,实现具有高可扩展性和高性能的遥感数据管理方案,包含遥感数据存储、数据检索和实时计算等核心功能,为遥感数据的组织管理和计算提供一些新的试验与方法。本文以HDFS存储原始影像数据;使用Spark+GDAL对原始影像并行地进行金字塔构建和标准化切片。目前,分布式遥感数据管理系统中一般使用关系型空间数据库存储元数据,No SQL数据库或分布式文件系统存储瓦片。本研究中将元数据存储于文档数据库Mongo DB。Mongo DB写入数据速度快,可扩展性强,索引类型丰富,适合海量数据存取,但其对空间数据的支持较弱,查询性能较低。因此本文提出了一种新的索引系统,加速空间数据查询。新的索引使用改进Z曲线编码,将大范围的窗口查询利用四叉树分割思想转换为多个大小不同的子查询,子查询内部可以使用一维的范围查询。并在Z曲线编码前面混入分辨率信息和时间段信息,构成一个64位的四维空间填充曲线,编码和空间范围一一对应,不同时间段和不同分辨率的编码相分离。在Mongo DB中利用编码进行数据分片,使空间上局部相邻的数据在同一个分区并避免数据倾斜问题。遥感数据计算使用Spark+GDAL的方式,由于图像数据量较大,使用惰性加载的方式,延迟图像数据加载时机,减少shuffle过程中大量内存占用和计算机节点间数据传输,相比直接加载图像数据,计算性能提高了18%。本文基于HDFS、HBase、Spark、Mongo DB、Zookeeper和Kafka等分布式技术实现了遥感数据的高可靠性存储,快速检索和高性能计算的管理系统。并对数据检索和数据计算进行性能测试,测试实验证明了系统方案的高效性,具有一定的实用价值。
基于MongoDB的应用平台的研究与实现
这是一篇关于NoSQL,MongoDB,Web服务,REST,应用平台的论文, 主要内容为近年来,移动互联网渐渐融入到社会生活的方方面面,移动互联网是基于移动终端产生的,从它诞生那一日起就拥有了庞大的用户群体。移动互联网对数据存储提出了新的需求：数据库需要满足高并发读写、高可扩展性和高可用性,同时还要注意海量数据的高效率存储和访问。对于这些新的需求,传统的关系型数据库处理起来越来越吃力,为了适应这些新需求,采用新兴的NoSQL数据库就更加合适了。NoSQL能够提高应用程序的开发效率,而且它们更适合海量数据的应用场景。 本文研究了基于MongoDB的应用平台,使用即时通讯应用作为案例。即时通讯应用中的数据主体是消息,而消息数据一般是文本、图片、音频、视频,它的特点是数据格式变化多样,而且数据量大,基于这些特点采用了NoSQL中的文档数据库MongoDB来存储数据。本论文设计并实现了即时通讯应用平台,它作为服务器端,要能够轻易使用MongoDB集群来存储数据,并且对外部的客户端发布Web服务供其使用。 本文首先讨论了论文中涉及到的两大技术：NoSQL和Web服务。NoSQL作为当前流行的存储方案,介绍了它的具体分类和每个分类之下比较杰出的产品。对于Web服务,对比了它的实现方案,决定采用REST架构风格来实现应用平台,并发布接口。然后从需求分析开始,分析了应用平台所应用的功能型需求和非功能性需求。在需求分析的基础上对应用平台进行模块划分,设计了总体架构图、平台架构图以及各个功能模块核心业务的流程图,然后设计了后台实体类。之后在实验环境中搭建了MongoDB分片集群,使用Spring、Spring Data、Apache Wink建立了平台层,编程实现了各个功能模块,对外发布了REST接口。最后完成了应用平台,并进行了比较完整的测试。
分布式实时分发微博系统
这是一篇关于微博,消息队列,非关系型数据库,NoSQL的论文, 主要内容为互联网在人们交流和获取信息中扮演着越来越重要的角色,微博在这种趋势下诞生并成为热门的互联网应用。相对于传统的互联网应用,微博需要同时应对海量的用户请求和高实时性的数据处理,如何建设高效率和可水平扩展的Web应用架构成为此类应用的关键。Web2.0应用推动了非关系型数据库的发展,如何利用非关系型数据库也是Web应用架构领域的热门课题。 本文基于消息队列和非关系型数据库实现了分布式、高实时和可扩展的微博系统。本系统主要采取的策略是:异步后台处理、缓存更新优先和采用非关系型数据库。异步后台处理就是通过消息队列将HTTP请求中的写请求分为多个阶段,并实现任务的分布式处理。缓存更新优先策略保证了读请求的缓存命中率,加速了读请求的响应速度。微博应用的数据结构简单,采取非关系型数据库能更容易实现高性能和分布式。 本文首先分析了目前互联网技术的相关技术,重点是非关系型数据库和基于消息队列实现分布式异步计算。然后提出了微博系统的整体架构。接着基于面向文档的数据库MongoDB设计了微博系统的数据模式,并实现了分布式的数据持久化服务。根据微博的特点,选择内存数据库Redis实现了分布式的高性能缓存服务。接着基于一致性哈希算法实现了消息队列服务的分布式应用,避免了消息队列服务节点变化后大量消息乱序的问题;并利用消息队列实现了分布式的任务分发处理功能,能够负载均衡地分配任务,也能对特定的消息队列灵活增加任务处理后台服务器。最后利用SpringMVC 3.0框架实现了REST风格的微博系统。
关系型数据库与NoSQL在电商平台中的应用与研究
这是一篇关于数据库,NoSQL,MongoDB,电子商务平台的论文, 主要内容为一直以来,电子商务平台的数据存储与操作都是被关系型数据库所占有的。但是互联网技术的快速发展伴随的就是海量数据的增长,海量的数据使得数据的处理方式、处理速度等都发生了巨大的变化,电子商务网站更是受到大数据的巨大影响,传统的关系型数据库在面临海量数据存储查询已经显得有些力不从心。针对传统关系型数据库在现代电子商务平台应用中的不足,论文提出了将关系型数据库与非关系型数据库(NoSQL)协同工作,详细分析了这种方式的可行性,并设计研究了基于MySQL和MongoDB数据库的电子商务系统。根据测试及运行情况表明,该电子商务系统性能稳定,并发负载访问量高,查询速率较传统关系型数据库高,易于扩展,达到了设计要求。论文主要完成以下工作:1、对比传统的关系型数据库与NoSQL数据库的特点,分析二者的数据存储方式、复制分区扩展的能力以及故障转移的能力。2、以电子商务系统为例,分别设计MySQL关系型数据库和MongoDB非关系型数据库商品属性的存储方式,分析比较二者存储的优缺点。3、分析对比MySQL数据库和MongoDB数据库在电商平台中事务操作的不同,并说明在事务性要求比较高的系统中,MongoDB并不是最佳选择。4、对MySQL数据库和MongoDB在查询不同数据量情况下的性能做了测试,得出大数据量情况下,MongoDB查询效率比MySQL高出许多。
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