胡應(yīng)龍，陳　杰

(江西省防汛信息中心，江西 南昌 330009)

Application of NoSQL Spatial Data Management in Provincial Water

Conservancy Data Sharing Service Platform

HU Yinglong，CHEN Jie

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NoSQL空間數(shù)據(jù)管理在省級水利數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺中的應(yīng)用

胡應(yīng)龍，陳杰

(江西省防汛信息中心，江西 南昌 330009)

Application of NoSQL Spatial Data Management in Provincial Water

Conservancy Data Sharing Service Platform

HU Yinglong，CHEN Jie

摘要：近年來，大型空間信息系統(tǒng)用戶交互數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)監(jiān)測數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)等不斷增長。高效的海量空間數(shù)據(jù)存儲管理、迅速準確的檢索、簡便可靠快速的擴展已成為地學信息科學和水利業(yè)務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域日益關(guān)注的熱點問題。本文結(jié)合NoSQL和全文檢索技術(shù)，在江西省水利數(shù)據(jù)共享平臺建設(shè)實踐中基于MongoDB和Lucene開源軟件庫設(shè)計實現(xiàn)了OGC Web地圖服務(wù)瓦片數(shù)據(jù)的存儲管理、海量空間矢量數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)的全文檢索。平臺建設(shè)完成后大幅提升了數(shù)據(jù)庫管理和檢索的效率，達到了100萬條記錄模糊檢索毫秒級響應(yīng)的目標，較好地實現(xiàn)了海量水利數(shù)據(jù)的管理，具有良好聯(lián)通性和互動性、地理數(shù)據(jù)豐富的空間分析能力，期望能以此為基礎(chǔ)帶動江西省水利信息的交流融合，促進江西省水利現(xiàn)代化建設(shè)。

關(guān)鍵詞：NoSQL；數(shù)據(jù)管理；水利信息化；水利數(shù)據(jù)共享平臺；MongoDB；Lucene

一、引言

近年來隨著空間信息產(chǎn)業(yè)和技術(shù)的快速發(fā)展，空間信息數(shù)據(jù)源在不斷豐富，如調(diào)查資料、遙感影像數(shù)據(jù)、歷史和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)、用戶交互數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)規(guī)模也在持續(xù)增長，有的系統(tǒng)數(shù)據(jù)記錄條數(shù)已超過1000萬條[1]。如何實現(xiàn)多類型海量數(shù)據(jù)的存儲、快速檢索、分析、統(tǒng)計展示、在線服務(wù)、擴展和遷移，已成為大型空間信息系統(tǒng)亟待解決的難題和地學信息科學領(lǐng)域日益關(guān)注的熱點問題[2]。

一般說來，海量數(shù)據(jù)管理要求空間信息系統(tǒng)具有高可擴展性、容錯性、伸縮性，并且支持實時的數(shù)據(jù)讀寫及高性能的查詢處理[3-4]。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫峰值性能、伸縮性、容錯性等存在局限性，無法滿足海量數(shù)據(jù)的高效柔性管理需求[5]。

與傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相比，NoSQL(not only SQL)是一類云計算背景下蓬勃發(fā)展的分布式、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)[2]，支持鍵值、列、簇、文檔、圖等半結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫，具有良好的伸縮性和擴展性及云計算所提供的海量數(shù)據(jù)存儲管理、分布式并行計算能力。

1. 項目背景

江西省位于長江中下游南岸，境內(nèi)水系發(fā)達、河流眾多， 水利工作的開展顯得尤為重要。地理信息數(shù)據(jù)是水利行業(yè)的重要基礎(chǔ)信息，其應(yīng)用領(lǐng)域涉及防汛抗旱、水資源保護和開發(fā)、水土保持、水利工程管理等各個方面[6-8]。近年來地理信息數(shù)據(jù)在江西省水利行業(yè)的應(yīng)用得到了不斷拓展和深化[6,9-12]，在許多方面發(fā)揮著重要作用[13-17]。但是在當前實際應(yīng)用中也遇到了如數(shù)據(jù)分散、質(zhì)量不高、整合難度大，以及基礎(chǔ)平臺性能不高、重復(fù)開發(fā)、決策分析能力弱等瓶頸。為實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的綜合管理和利用，提升數(shù)據(jù)資源的應(yīng)用效益，避免重復(fù)建設(shè)，必然會產(chǎn)生數(shù)據(jù)資源整合的需求[12]。

基于上述問題，本文結(jié)合目前新提出的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)，采用關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫協(xié)同應(yīng)用，對江西省水利數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺數(shù)據(jù)庫進行了設(shè)計優(yōu)化，旨在提高平臺空間數(shù)據(jù)存儲和查詢能力并有效地降低存儲消耗，建設(shè)一套集標準化、系列化基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)服務(wù)，以及海量數(shù)據(jù)管理和支撐各級水利部門業(yè)務(wù)應(yīng)用的功能服務(wù)框架為一體的數(shù)據(jù)共享與服務(wù)系統(tǒng)平臺。

2. 總體設(shè)計

平臺采用結(jié)構(gòu)化、模塊化、分層構(gòu)架方式進行設(shè)計，分為基礎(chǔ)設(shè)施層、數(shù)據(jù)存儲層、平臺服務(wù)層、接口層和業(yè)務(wù)應(yīng)用層共5層，每層詳細說明見表1，系統(tǒng)整體架構(gòu)如圖1所示。

圖1　系統(tǒng)架構(gòu)

基礎(chǔ)設(shè)施層包括平臺硬件設(shè)備,如數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、Web應(yīng)用服務(wù)器、GIS應(yīng)用服務(wù)器、負載均衡系統(tǒng)、存儲服務(wù)系統(tǒng)。還包括路由器和交換機、PC終端及基礎(chǔ)GIS軟件等數(shù)據(jù)存儲層主要有衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、水利專題地圖數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)、天地圖幾類數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)資源是共享平臺的核心內(nèi)容數(shù)據(jù)訪問層負責對數(shù)據(jù)的訪問,即提供對空間數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的訪問能力。提供插件機制來滿足對各種數(shù)據(jù)格式的支持采用SuperMapDesktop(.NET)平臺,它可以提供擴展的可編程對象、基本GIS功能,支持界面定制,可編程、可擴展平臺共享服務(wù)主要包括數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)交換、服務(wù)共享、運行維護4大方面的服務(wù)接口層接口層是指平臺提供的OpenAPI,通過OpenAPI的方式,系統(tǒng)提供對外接口業(yè)務(wù)應(yīng)用層業(yè)務(wù)應(yīng)用層包括Web客戶端、桌面客戶端、移動客戶端和其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)。江西省水利地理信息共享服務(wù)平臺門戶為Web客戶端,數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)為桌面客戶端。同時系統(tǒng)提供的接口可以支持其他業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)

二、NoSQL的水利空間數(shù)據(jù)管理方案

1. 數(shù)據(jù)資源

平臺數(shù)據(jù)源包括不同分辨率的衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)(2.5 m、0.6 m)、江西基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)(1∶5萬、1∶25萬、1∶1萬)、“天地圖·江西”數(shù)據(jù)、水利專題數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)等，具體見表2。

表2　平臺數(shù)據(jù)資源項

2. NoSQL非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

NoSQL是分布式的、非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫，分為鍵值數(shù)據(jù)庫、文檔數(shù)據(jù)庫和圖數(shù)據(jù)庫3類[18-25]，遵循CAP理論和BASE原則[26-28]。CAP理論認為一個分布式系統(tǒng)不能同時滿足一致性(consistency)、可用性(availability)和分區(qū)容錯性(partition tolerance)。BASE為basically available(基本可用，可容忍系統(tǒng)的短期不可用)、soft state(柔性狀態(tài)，狀態(tài)可有一段時間不同步)和eventually consistent(最終一致，最終數(shù)據(jù)一致，而不是嚴格的時時一致)的縮寫。

目前，NoSQL數(shù)據(jù)庫多是針對應(yīng)用場景設(shè)計，遵循BASE原則，強調(diào)數(shù)據(jù)高并發(fā)的讀寫、海量數(shù)據(jù)的存儲管理和快速訪問、系統(tǒng)可擴展性[1]。它不僅支持自由的模式定義方式，靈活的分布式體系結(jié)構(gòu)，且對硬件的需求較低。傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)庫優(yōu)劣對比[27]，應(yīng)根據(jù)項目實際應(yīng)用場景制定技術(shù)路線和方案，見表3。

3. 數(shù)據(jù)管理方案技術(shù)路線

本文根據(jù)平臺數(shù)據(jù)資源、綜合在空間數(shù)據(jù)管理方面非關(guān)系型和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫各自的特點和優(yōu)勢，制定空間數(shù)據(jù)管理協(xié)同應(yīng)用策略方案，如圖2所示。

NoSQL數(shù)據(jù)庫采用MongoDB。MongoDB存儲和查詢同樣數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)范圍的空間數(shù)據(jù)較關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的響應(yīng)速度更為迅速[21,29-30]。MongoDB采用非結(jié)構(gòu)化的Document，其字段長度和類型均不固定，可適應(yīng)變化的元數(shù)據(jù)表。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫還可提升元數(shù)據(jù)庫的擴展能力。

表3　關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對比

圖2　技術(shù)路線

然而傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對空間分析支持較好，因此矢量數(shù)據(jù)的空間數(shù)據(jù)部分仍采用傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲管理。

(1) 遙感影像數(shù)據(jù)

在WebGIS中，為了減輕服務(wù)器端傳輸?shù)貓D圖形數(shù)據(jù)的壓力，應(yīng)建立影像的金字塔式的地圖圖形瓦片[31]，并將地圖瓦片存儲在NoSQL中，建立服務(wù)器端緩存，客戶端只需從緩存中下載所需要的圖片。

① 影像金字塔技術(shù)

圖片集合結(jié)合空間索引能有效降低瀏覽影像數(shù)據(jù)傳輸和渲染壓力，提高影像瀏覽時的顯示速度。瀏覽時會根據(jù)用戶的顯示比例尺匹配最佳的分辨率等級來顯示影像，以實現(xiàn)與數(shù)據(jù)量、顯示區(qū)域無關(guān)的海量數(shù)據(jù)的組織管理和流暢漫游。

② 地圖緩存技術(shù)

江西省水利地理信息共享服務(wù)平臺涉及的水利數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量大(TB級)、水利設(shè)施要素種類繁多(40種以上)，含有大量衛(wèi)星遙感影像，需要配置大量水利專題地圖(包含各種要素符號、線型、面填充)，且在客戶端要能流暢地瀏覽地圖和輸出地圖。針對上述業(yè)務(wù)要求，為了加快出圖效率，應(yīng)采用地圖緩存技術(shù)[32-34]。

③ 數(shù)據(jù)處理

首先對原始數(shù)據(jù)進行配準和坐標轉(zhuǎn)換，采用CGCS 2000坐標參考以匹配“天地圖·江西”等已有地圖。然后采用SuperMap iServer 6R軟件發(fā)布地圖服務(wù)并生成地圖緩存，緩存由256像素×256像素高寬的PNG地圖瓦片構(gòu)成。

MongoDB搭建的持久化緩存層，在系統(tǒng)重啟之后，可以避免下層數(shù)據(jù)源過載。因此采用MongoDB存儲預(yù)生成的海量地圖瓦片，并在存儲過程中分別為每張圖片建立空間索引。

(2) 空間矢量數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)

平臺數(shù)據(jù)源格式、字段、特點不同，來源廣泛，要快速準確地在海量數(shù)據(jù)中檢索到所需目標必須采用全文檢索技術(shù)。

① 全文檢索技術(shù)

平臺對所有矢量數(shù)據(jù)的屬性數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)基于Lucene庫進行了全文檢索并建立了常見關(guān)鍵詞的索引?；谒饕臋z索查詢功能也以Web Service接口的形式封裝提供調(diào)用。

② 空間數(shù)據(jù)引擎

GIS空間數(shù)據(jù)庫引擎提供并維護一套完整的數(shù)據(jù)模型，支持豐富的空間對象模型(點、線、面、文本等)和空間索引技術(shù)，具備存儲和高效管理海量數(shù)據(jù)的能力，支持影像壓縮等關(guān)鍵技術(shù)。本系統(tǒng)空間數(shù)據(jù)庫引擎分數(shù)據(jù)庫引擎、文件引擎和web引擎，分別對大型關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、外部文件及影像數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)上符合OGC標準的Web服務(wù)進行管理和操作。

③ 空間索引技術(shù)

索引技術(shù)直接影響到空間數(shù)據(jù)訪問查詢效率，是空間數(shù)據(jù)庫引擎的關(guān)鍵技術(shù)。單一索引不能滿足本平臺海量影像和矢量空間數(shù)據(jù)混合存儲時獲取數(shù)據(jù)的需求，需分別創(chuàng)建以下索引：

1) 基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)：更新頻率比較低的用作底圖的數(shù)據(jù)→R樹索引。

2) 水利基礎(chǔ)數(shù)據(jù):標準比例尺分幅存儲→圖庫索引。

3) 水利專題數(shù)據(jù):標準比例尺分幅存儲→圖庫索引。

④ 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取、分級和檢查后，建立全文索引，創(chuàng)建流程如圖3所示，流程詳細說明見表4[39-40]。

圖3　索引創(chuàng)建流程

步驟名處理結(jié)果分詞將文檔劃分成單獨的單詞去除標點符號去除無意義助詞等詞元語言處理變?yōu)樾憣卧~縮減為詞根形式,如“cars”到“car”等將單詞轉(zhuǎn)變?yōu)樵~根形式,如“drove”到“drive”等詞索引根據(jù)得到的詞創(chuàng)建字典對字典按字母順序排序相同的詞合并,建立文檔倒排鏈表索引

三、結(jié)束語

本文分析了空間信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫趨勢，比較了傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和新興非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的特點和優(yōu)勢，認為僅憑傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法滿足高效的海量空間數(shù)據(jù)存儲、管理和在線服務(wù)的要求。新興的NoSQL非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和全文檢索等技術(shù)已成為大型空間信息管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫優(yōu)化的重要手段。

本文在江西省水利數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺建設(shè)實踐中結(jié)合以上技術(shù)，以MongoDB存儲管理OGC地圖服務(wù)的瓦片數(shù)據(jù)和矢量屬性數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)，基于Lucene對矢量屬性數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)進行了全文檢索并建立了常用關(guān)鍵詞的索引，建成后平臺用戶查詢?yōu)g覽訪問的響應(yīng)速度得到了極大提高，支持屬性和元數(shù)據(jù)的全文模糊檢索，已達到百萬條記錄檢索毫秒級響應(yīng)的性能目標，較好地完成了平臺建設(shè)目標，大幅提升了用戶的滿意度。

當然，NoSQL并非是要取代傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫，而是指not only SQL。傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫在某些情境下優(yōu)勢明顯，如對柵格影像的壓縮存儲和檢索優(yōu)勢突出，可大幅降低存儲空間消耗。在實際應(yīng)用中需綜合考慮項目需求，分析制訂合適的數(shù)據(jù)庫設(shè)計方案，以達到滿意的效果。

江西省水利共享服務(wù)平臺實現(xiàn)了江西省水利空間信息的共建共享，具備良好的海量水利數(shù)據(jù)管理能力，是具有良好聯(lián)通性和互動性的水利WebGIS，包含豐富、健壯、智能的地理數(shù)據(jù)空間分析模塊。平臺的建成和運行為全省各類水利業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)提供了水利空間地理信息“一張圖”基礎(chǔ)服務(wù)，為后續(xù)在一個平臺內(nèi)整合所需水利業(yè)務(wù)應(yīng)用鏈，實現(xiàn)水利信息“一張圖”奠定了基礎(chǔ)，期望能以此為基礎(chǔ)帶動江西省水利信息的交流融合，促進江西省水利現(xiàn)代化建設(shè)。

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作者簡介：胡應(yīng)龍(1964—)，男，高級工程師，主要研究方向為水利信息化應(yīng)用。E-mail：251043046@qq.com

收稿日期：2015-04-20

中圖分類號：P208

文獻標識碼：B

文章編號：0494-0911(2015)12-0088-05