張春波 徐翠娟 李曉會 哈爾濱職業(yè)技術學院

隨著科技的不斷發(fā)展，人們正在十分高速的產(chǎn)生著各種類型的數(shù)據(jù)。特別是云計算產(chǎn)業(yè)的形成，使得大數(shù)據(jù)被更多人多關注，也成為了一個很多人都知道的概念。數(shù)據(jù)的存儲和查詢是大數(shù)據(jù)中的一個問題，也對人們對數(shù)據(jù)的應用有較大的影響，所以必須做好相關方面的工作。

1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)存儲與查詢現(xiàn)狀分析

目前，數(shù)據(jù)存儲和查詢主要分為兩個內容，一個是傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫，另外一個就是NoSQL數(shù)據(jù)庫，下面做具體分析。

1.1 傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫

傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫是以關系代數(shù)模型為基礎，然后使用集合代數(shù)等數(shù)學方面的概念來處理其中的數(shù)據(jù)。過去，在數(shù)據(jù)量不大的時候，關系型數(shù)據(jù)庫也只是在單機的環(huán)境下運行，或者是在規(guī)模不大的服務器上運行。但是，隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，單機版的數(shù)據(jù)庫已經(jīng)不能滿足實際的需求，也開發(fā)出來了能夠在集群上運行的關系型數(shù)據(jù)庫版本。但是集群版存在一些問題。首先就是技術問題，如果磁盤子系統(tǒng)發(fā)生問題，整個系統(tǒng)可能就會出現(xiàn)問題。其次就是許可費的問題。很多關系型數(shù)據(jù)庫都是按照單臺服務器的方式進行收費，所以在集群中使用就會比較貴，特別是在大數(shù)據(jù)時代，隨著數(shù)據(jù)量的增加，收費也在不斷增加，所以使用這種數(shù)據(jù)庫的人越來越少。

1.2 NoSQL數(shù)據(jù)庫

NoSQL數(shù)據(jù)庫相比傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫有更多的優(yōu)勢。應用NoSQL數(shù)據(jù)庫，不需要使用“模式”，也就不用對結構定義進行修改，可以隨意的添加字段，在對不規(guī)則數(shù)據(jù)的處理上有很好的作用，而在關系型數(shù)據(jù)庫中，必須使用自定義的字段表，理解起來比較難。另外一個優(yōu)勢就是可以“列存”。通過列存的方法，在讀取數(shù)據(jù)的過程中，只需要訪問相關的屬性就行，不但可以提高速度，還能夠進行數(shù)據(jù)的壓縮。

2 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)存儲與查詢模型

2.1 Pregel模型

Pregel是一種大塊同步并行計算模型，主要依據(jù)點的ID，將圖劃分成很多不同的板塊，每一個板塊都是由一組點以及他們出發(fā)的邊組合而成。在沒有錯誤的情況下，Pregel主要分為下面幾個部分。第一，就是任務分配和主節(jié)點的初始化。用戶可以將編寫完成的程序傳輸?shù)郊荷?，然后并行?zhí)行，可以將其中的一個當成主節(jié)點，其不屬于任何一個部分，只需要負責從節(jié)點活躍性的協(xié)調工作；第二，是劃分方案決定的階段，主節(jié)點決定可以將圖分成幾份，也不指定一個節(jié)點有多少塊，將一個節(jié)點劃分成很多塊，可以很好的提高并行性，從而可以增強計算的效率。每一個節(jié)點都需要負責維護其板塊的狀態(tài)和執(zhí)行計算的工作，對其他節(jié)點的信息進行管理；第三，就是圖數(shù)據(jù)的劃分階段。主節(jié)點可以將用戶輸入進來的數(shù)據(jù)傳給從節(jié)點，如果從節(jié)點收到了屬于自己的點，就可以對自己的數(shù)據(jù)結構進行更新。當輸入徹底結束之后，所有的點都應該處于激活的狀態(tài)；第四，計算。從節(jié)點應該按照主節(jié)點的指示實施超級步，從節(jié)點需要在激活狀態(tài)的點中執(zhí)行，每一個點都應該有一個線程可以進行計算，然后對上邊一個超級步中的信息進行傳遞。在所有計算都完成之后，從節(jié)點需要按照主節(jié)點的指導保存自己的圖。

2.2 GraphLab模型

對于任何一個頂點，GraphLab都可以將其分配到多臺機器上邊，并且將其中的一臺當成主頂點，其他的機器作為鏡像頂點。主頂點應該管理鏡像頂點，可以給鏡像頂點安排計算的任務。而鏡像頂點主要就是一個代理者，需要和主頂點上的數(shù)據(jù)保持一致。而針對邊的存儲，一臺機器和一條邊需要保持一對一的形式，這樣也可以解決邊的數(shù)量過多的問題。另外，可以將一個機器上的點和邊構成一個地圖，每個機器都有本地ID到全局ID的映射。

2.3 GBase模型

GBase模型更加側重于圖數(shù)據(jù)的存儲與查詢，將圖先進行劃分，再進行壓縮，最后進行計算。GBase可以簡單的分為兩個部分，索引階段和查詢階段。在索引階段中，可以將一個比較大的邊數(shù)據(jù)文件分成很多同構的板塊，然后結合劃分的結果，重新排序定點的位置，使同一個劃分中的點能夠放在一起。然后，可以將劃分好的數(shù)據(jù)進行壓縮，最后存儲到數(shù)據(jù)庫中。在查詢階段，GBase可以提供一個有效的基本算法，比如歸類、異常檢測等。這種以圖結構為基礎的方法，能夠更好的利用圖的信息提高存儲和查詢的效率。雖然這種方法的使用難度略大，但是效率相比要更高，因為不需要使用較多的網(wǎng)絡通訊，也不用等到最慢的節(jié)點徹底完成計算。

3 小結

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，人們生活、工作中需要的數(shù)據(jù)也越來越多，對數(shù)據(jù)的存儲和查詢也變得更加困難。但是隨著技術的發(fā)展，人們也在不斷更新數(shù)據(jù)庫，應用更多的模型，希望可以提高大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)存儲和查詢的效率。

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