張志強(qiáng)，王偉鈞，施 達(dá)

(1.成都大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院, 四川 成都 610106;2.成都大學(xué) 模式識(shí)別與智能信息處理四川省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 四川 成都 610106)

0 引 言

目前，很多企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)大都以文件形式保存在磁盤(pán)中，例如，金融企業(yè)及證券企業(yè)每日的金融數(shù)據(jù)、證券交易數(shù)據(jù)及股票交易數(shù)據(jù)等都會(huì)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)文件中.有時(shí)，大容量數(shù)據(jù)會(huì)存儲(chǔ)在單個(gè)數(shù)據(jù)文件中，從而產(chǎn)生很多大容量數(shù)據(jù)文件，且以xlsx數(shù)據(jù)格式為主[1-2].從這些大容量xlsx數(shù)據(jù)文件中抽取數(shù)據(jù)以構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的重要過(guò)程[3].雖然一些學(xué)者對(duì)相關(guān)問(wèn)題的數(shù)據(jù)抽取技術(shù)進(jìn)行了研究，并提出了不同的解決方案[4-7]，但針對(duì)大容量xlsx數(shù)據(jù)文件的抽取算法研究相對(duì)較少.對(duì)此，本研究通過(guò)對(duì)常規(guī)數(shù)據(jù)抽取算法的策略進(jìn)行優(yōu)化，提出并設(shè)計(jì)了一種優(yōu)化的大容量數(shù)據(jù)文件抽取算法.測(cè)試結(jié)果表明，該算法具有數(shù)據(jù)容量自適應(yīng)抽取、數(shù)據(jù)快速寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)等特點(diǎn)，從而極大提高了大容量數(shù)據(jù)文件抽取的效率.

1 算法的優(yōu)化設(shè)計(jì)

本研究的思路是：針對(duì)大容量數(shù)據(jù)文件的抽取，數(shù)據(jù)抽取算法應(yīng)該具備數(shù)據(jù)容量自適應(yīng)處理、自動(dòng)抽取和數(shù)據(jù)快速寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)，這樣才使得大容量數(shù)據(jù)文件的數(shù)據(jù)抽取效率能夠真正被提高.

1.1 數(shù)據(jù)容量自適應(yīng)處理

當(dāng)對(duì)xlsx數(shù)據(jù)文件進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取時(shí)，常規(guī)算法一般采用Apache的簡(jiǎn)潔版模糊實(shí)現(xiàn)(Poor obfuscation implementation,POI)組件的用戶(hù)模式進(jìn)行xlsx數(shù)據(jù)文件的抽取操作.由于該模式將xlsx數(shù)據(jù)文件中的所有記錄數(shù)據(jù)以二維數(shù)據(jù)表形式一次性全部讀入內(nèi)存后再進(jìn)行處理，當(dāng)數(shù)據(jù)記錄條數(shù)|records|>10 000時(shí)，會(huì)出現(xiàn)內(nèi)存溢出的錯(cuò)誤.對(duì)于很多大容量數(shù)據(jù)文件，其數(shù)據(jù)記錄條數(shù)超過(guò)3萬(wàn)條(|records|>30 000)，常規(guī)策略顯然無(wú)法抽取這些大容量數(shù)據(jù).為此，本研究對(duì)常規(guī)策略進(jìn)行優(yōu)化處理，使得算法具有數(shù)據(jù)容量自適應(yīng)處理的能力.

當(dāng)xlsx數(shù)據(jù)文件的記錄條數(shù)未超過(guò)內(nèi)存溢出的閾值時(shí)，算法采用常規(guī)POI組件的用戶(hù)模式進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取操作.對(duì)于大容量數(shù)據(jù)文件的抽取操作，算法采用POI的XML簡(jiǎn)單應(yīng)用程序接口(Simple API for XML，SAX)模式進(jìn)行處理：首先，將xlsx數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為逗號(hào)分隔值文件格式(Comma-separated values，CSV)數(shù)據(jù)格式；然后，用SAX模式解析數(shù)據(jù)，這種方式的最大特點(diǎn)是不需要將文件中所有記錄數(shù)據(jù)以二維數(shù)據(jù)表形式一次性讀入內(nèi)存，而是以設(shè)定的記錄數(shù)據(jù)為單位抽取數(shù)據(jù)到內(nèi)存，從而避免了內(nèi)存溢出錯(cuò)誤.由于SAX模式中需要確定xlsx數(shù)據(jù)文件記錄列數(shù)，本算法采用自動(dòng)確定的策略，其主要體現(xiàn)為：對(duì)大容量數(shù)據(jù)文件，首先利用SAX模式讀取第1行記錄數(shù)據(jù)，計(jì)算記錄列數(shù)，然后再將列數(shù)值作為參數(shù)，利用SAX模式從第2行記錄數(shù)據(jù)開(kāi)始依次抽取數(shù)據(jù).該策略使得算法具有大容量xlsx數(shù)據(jù)文件自適應(yīng)性處理的特性.數(shù)據(jù)容量自適應(yīng)處理流程如圖1所示.

圖1 數(shù)據(jù)容量自適應(yīng)處理流程

1.2 數(shù)據(jù)寫(xiě)入的優(yōu)化設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)寫(xiě)入的常規(guī)策略是從數(shù)據(jù)文件中每抽取1行記錄數(shù)據(jù)后，并以該行記錄數(shù)據(jù)為單位寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù).當(dāng)抽取大容量數(shù)據(jù)文件時(shí)，由于抽取的記錄數(shù)據(jù)量非常龐大，如果仍然采用常規(guī)的數(shù)據(jù)寫(xiě)入策略，其數(shù)據(jù)寫(xiě)入的速度較慢，那么數(shù)據(jù)處理的總體效率非常低.為了提高數(shù)據(jù)寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)的速度，本研究對(duì)數(shù)據(jù)寫(xiě)入的常規(guī)策略進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，提出了一種數(shù)據(jù)寫(xiě)入優(yōu)化策略.

在該優(yōu)化策略中，提高數(shù)據(jù)寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)速度的關(guān)鍵部分是將xlsx數(shù)據(jù)文件中抽取的數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)塊為單位寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)，每次將1個(gè)數(shù)據(jù)塊一次性寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)，極大地提高了數(shù)據(jù)寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)的速度，從而解決了記錄數(shù)據(jù)寫(xiě)入的低效率問(wèn)題.數(shù)據(jù)寫(xiě)入優(yōu)化策略的處理流程如圖2所示.

在數(shù)據(jù)寫(xiě)入優(yōu)化策略中，算法首先將xlsx數(shù)據(jù)文件中抽取的記錄數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到內(nèi)存表中，將內(nèi)存表以k條記錄數(shù)據(jù)為單位劃分?jǐn)?shù)據(jù)塊，每次根據(jù)數(shù)據(jù)塊號(hào)i獲取數(shù)據(jù)塊，然后以數(shù)據(jù)塊為單位一次性寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù).其中，數(shù)據(jù)塊datablock、分塊數(shù)datablocks、內(nèi)存表中記錄數(shù)據(jù)的條數(shù)recordsizes之間的關(guān)系如式1所示.

圖2數(shù)據(jù)寫(xiě)入優(yōu)化策略的處理流程

(1)

當(dāng)內(nèi)存表中記錄數(shù)據(jù)的條數(shù)recordsizes

對(duì)內(nèi)存表的記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊讀取時(shí)，數(shù)據(jù)讀取位置按照分塊進(jìn)行變化，如式2所示，

(2)

式中，offseti為第i個(gè)數(shù)據(jù)塊在內(nèi)存表中的數(shù)據(jù)讀取位置.

1.3 算法實(shí)現(xiàn)

大容量數(shù)據(jù)文件抽取算法的代碼結(jié)構(gòu)如下：

Algorithm1 Large-Data-Capacity-extraction(log-datafilename)

//log-datafilename:日志文件，記錄數(shù)據(jù)文件的地址信息

begin

1：從log-datafilename獲取數(shù)據(jù)文件datafilename的地址信息;

2：try{；

3：以POI的用戶(hù)模式抽取數(shù)據(jù)文件datafilename的記錄數(shù)據(jù)到內(nèi)存表;

4：catch(內(nèi)存溢出異常){；

5：以POI的SAX模式抽取數(shù)據(jù)文件datafilename的記錄數(shù)據(jù)到內(nèi)存表;

6：}；

7：清洗datafilename地址信息中的特殊字符;

8：以datafilename地址信息為名稱(chēng)在數(shù)據(jù)庫(kù)中構(gòu)建數(shù)據(jù)表datafilename;

9：以k為單位對(duì)內(nèi)存表劃分?jǐn)?shù)據(jù)塊;

10：i←1;

11：while i≤分塊數(shù)do；

12：計(jì)算第i個(gè)數(shù)據(jù)塊在內(nèi)存表中的數(shù)據(jù)讀取位置;

13：讀出第i個(gè)數(shù)據(jù)塊;

14：第i個(gè)數(shù)據(jù)塊一次性寫(xiě)入數(shù)據(jù)表datafilename;

15：i←i+1;

16：end while；

17：釋放資源;

end

2 算法測(cè)試實(shí)驗(yàn)

在測(cè)試中，Algorithm1算法采用Java、Apache的POI框架及JDBC接口編程實(shí)現(xiàn)；測(cè)試環(huán)境為：操作系統(tǒng)為Windows 7，CPU為Intel core i5，內(nèi)存為12 GiB，數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)采用SQL Server 2008 R2，數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器為localhost.本研究在實(shí)驗(yàn)中測(cè)試了算法的功能實(shí)現(xiàn)，并測(cè)試了數(shù)據(jù)的寫(xiě)入速度.

2.1 實(shí)驗(yàn)分析

實(shí)驗(yàn)中，存儲(chǔ)xlsx數(shù)據(jù)文件的地址信息日志文件如圖3所示.“行情數(shù)據(jù)1.xlsx"的數(shù)據(jù)記錄條數(shù)為10 000條，每條記錄34列；“行情數(shù)據(jù)2.xlsx"的數(shù)據(jù)記錄條數(shù)為45 000條，每條記錄34列.通過(guò)Algorithm1算法的抽取操作，其數(shù)據(jù)分別存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)的“dbo.c-6-行情數(shù)據(jù)1-xlsx"數(shù)據(jù)表和“c-6-行情數(shù)據(jù)2-xlsx"數(shù)據(jù)表，如圖4和圖5所示.

圖3日志文件內(nèi)容

圖4數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)形式

圖5數(shù)據(jù)表的存儲(chǔ)形式

從圖3～圖5可知，Algorithm1算法能夠自適應(yīng)數(shù)據(jù)文件的數(shù)據(jù)量并實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)抽取操作.

2.2 數(shù)據(jù)分塊寫(xiě)入測(cè)試

為了驗(yàn)證Algorithm1算法的數(shù)據(jù)寫(xiě)入優(yōu)化的效率，本研究對(duì)算法的數(shù)據(jù)寫(xiě)入操作進(jìn)行了測(cè)試.首先進(jìn)行數(shù)據(jù)塊的分塊大小設(shè)置的測(cè)試實(shí)驗(yàn)，測(cè)試的xlsx數(shù)據(jù)文件的記錄數(shù)據(jù)條數(shù)為10 000行，每個(gè)數(shù)據(jù)塊設(shè)置后測(cè)試10次，測(cè)試結(jié)果如表1所示.

表1 數(shù)據(jù)塊的分塊設(shè)置測(cè)試結(jié)果

在表1中，Rows of record(datablock)為數(shù)據(jù)塊的記錄數(shù)據(jù)條數(shù)(數(shù)據(jù)塊的大小)，Cols of record為數(shù)據(jù)塊的記錄列數(shù)，Best time為數(shù)據(jù)寫(xiě)入的最小時(shí)間(以s為單位)，Worst time為數(shù)據(jù)寫(xiě)入的最差時(shí)間(以s為單位)，Average time為數(shù)據(jù)寫(xiě)入的平均時(shí)間(以s為單位).

從表1可知，當(dāng)數(shù)據(jù)塊大小設(shè)置為400時(shí)，數(shù)據(jù)寫(xiě)入的速度相對(duì)最快.

另外，本研究將常規(guī)的數(shù)據(jù)寫(xiě)入策略和優(yōu)化的數(shù)據(jù)寫(xiě)入策略所消耗的時(shí)間進(jìn)行了對(duì)比測(cè)試實(shí)驗(yàn).數(shù)據(jù)塊大小設(shè)置為400，每個(gè)數(shù)據(jù)文件測(cè)試10次，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示.

表2 數(shù)據(jù)寫(xiě)入策略的對(duì)比測(cè)試結(jié)果

在表2中，Rows of record為數(shù)據(jù)文件的記錄數(shù)據(jù)總條數(shù)，Cols of record為數(shù)據(jù)文件的記錄列數(shù)，Data writing time of conventional algorithm為常規(guī)策略的平均數(shù)據(jù)寫(xiě)入時(shí)間(以s為單位)，Data writing time of optimization algorithm為優(yōu)化策略的平均數(shù)據(jù)分塊寫(xiě)入時(shí)間(以s為單位).

數(shù)據(jù)寫(xiě)入時(shí)間的曲線變化圖如圖6所示.

圖6數(shù)據(jù)寫(xiě)入策略消耗時(shí)間的曲線變化圖

從圖6可知，數(shù)據(jù)寫(xiě)入優(yōu)化策略所消耗的時(shí)間均低于1 min.從表2可知，數(shù)據(jù)寫(xiě)入優(yōu)化策略所消耗的時(shí)間均明顯小于數(shù)據(jù)寫(xiě)入常規(guī)策略所消耗的時(shí)間，數(shù)據(jù)寫(xiě)入速度平均提高了187倍.

3 結(jié) 論

為了解決大容量數(shù)據(jù)文件常規(guī)抽取策略的局限性問(wèn)題，本研究對(duì)常規(guī)策略進(jìn)行了優(yōu)化，提出了一種優(yōu)化的大容量數(shù)據(jù)文件抽取算法.為了驗(yàn)證算法的優(yōu)化效果，本研究進(jìn)行了自適應(yīng)數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)抽取實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)寫(xiě)入速度對(duì)比實(shí)驗(yàn).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法既能夠?qū)崿F(xiàn)不同數(shù)據(jù)容量的文件抽取，又能以遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于常規(guī)寫(xiě)入速度的方式完成數(shù)據(jù)快速寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)的操作，從而驗(yàn)證了算法優(yōu)化的有效性.