段平

（西北工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，陜西 西安 710072）

區(qū)塊鏈?zhǔn)切畔⒓夹g(shù)領(lǐng)域的專業(yè)術(shù)語(yǔ)，從數(shù)據(jù)本質(zhì)角度來(lái)講，它屬于一種標(biāo)準(zhǔn)化共享數(shù)據(jù)庫(kù)，能公開(kāi)追溯存儲(chǔ)信息或數(shù)據(jù)的具體來(lái)源，具有公開(kāi)性、透明性、維護(hù)性、集體性等多項(xiàng)應(yīng)用特征。在分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間內(nèi)，區(qū)塊鏈?zhǔn)菍儆诒忍貛偶夹g(shù)的重要物理概念，可在加密算法、共識(shí)機(jī)制等應(yīng)用模式的支持下，去除位于數(shù)據(jù)庫(kù)中間位置的特征信息，再聯(lián)合底層比特處置技術(shù)，生成一連串與查詢密碼相關(guān)的數(shù)據(jù)塊組織，從而使每一個(gè)區(qū)塊單元都能獲得一個(gè)獨(dú)立的信息交互密碼本[1-2]。

通常情況下，隨著數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量水平的提升，既定信息之間調(diào)取與應(yīng)用會(huì)受到查詢密碼條件的影響，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸準(zhǔn)確性不斷下降。為解決上述問(wèn)題，傳統(tǒng)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)查詢方法通過(guò)信息分級(jí)處理的方式，建立必要索引條件，再根據(jù)已存儲(chǔ)文檔的結(jié)構(gòu)類型，生成符合大數(shù)據(jù)分析需求的查詢語(yǔ)句。但該方法匹配的信息調(diào)取占用時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，針對(duì)此問(wèn)題，設(shè)計(jì)基于區(qū)塊鏈技術(shù)的多維大數(shù)據(jù)交互式查詢方法。在NoSQL多維數(shù)據(jù)庫(kù)、Limit FIFO交互調(diào)度器等硬件設(shè)備結(jié)構(gòu)的支持下，配置必要的關(guān)聯(lián)查詢系數(shù)，達(dá)到增強(qiáng)既定信息調(diào)取精準(zhǔn)性的目的。

1 基于區(qū)塊鏈技術(shù)的多維大數(shù)據(jù)遷移調(diào)度

基于區(qū)塊鏈技術(shù)的多維大數(shù)據(jù)遷移調(diào)度包含NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)連接、遷移引擎設(shè)置和調(diào)度節(jié)點(diǎn)牽引3個(gè)必要步驟，具體操作及處理方法如下。

1.1 NoSQL多維數(shù)據(jù)庫(kù)

NoSQL多維數(shù)據(jù)庫(kù)是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)交互式查詢的重要應(yīng)用元件，由上層主機(jī)、中層多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、下層處置設(shè)備共同組成。其中，NoSQL主機(jī)、區(qū)塊鏈主機(jī)作為頂層查詢指令生成設(shè)備，可按照多維大數(shù)據(jù)的實(shí)際傳輸需求，分布交互式節(jié)點(diǎn)所處位置，同時(shí)將區(qū)塊鏈信息參量傳輸至多維數(shù)據(jù)層結(jié)構(gòu)之中[3]。下層處置結(jié)構(gòu)包含數(shù)據(jù)交互設(shè)備、數(shù)據(jù)查詢?cè)O(shè)備、信息集成設(shè)備3類應(yīng)用元件。在信息集成設(shè)備保持交互式傳輸行為的情況下，數(shù)據(jù)交互設(shè)備會(huì)自發(fā)建立與數(shù)據(jù)查詢?cè)O(shè)備的物理連接，從而縮短相鄰數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)間的傳輸距離，縮短調(diào)取既定信息占用的時(shí)間[4-5]。

1.2 大數(shù)據(jù)遷移引擎

大數(shù)據(jù)遷移引擎是與NoSQL多維數(shù)據(jù)庫(kù)相匹配的區(qū)塊鏈應(yīng)用元件，具有MyISAM、InnoDB、MEMORY、MERGE、NDB 5種常見(jiàn)型號(hào)。從常規(guī)存儲(chǔ)權(quán)限的角度來(lái)看，InnoDB遷移引擎的信息承載能力最弱，僅能達(dá)到64 TB；MERGE遷移引擎的信息承載能力最強(qiáng)，在實(shí)際查詢過(guò)程中有時(shí)可超過(guò)1 024 TB。NDB遷移引擎支持的多維大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體類型相對(duì)較少，設(shè)置多個(gè)獨(dú)立的交互式索引條件，僅允許區(qū)塊鏈信息在個(gè)別NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)空間內(nèi)自由連接[6-7]。表1反映了必要的大數(shù)據(jù)遷移引擎設(shè)置條件。

圖1 NoSQL多維數(shù)據(jù)庫(kù)連接原理

表1 大數(shù)據(jù)遷移引擎設(shè)置條件

1.3 區(qū)塊鏈調(diào)度節(jié)點(diǎn)牽引

在多維大數(shù)據(jù)環(huán)境下，區(qū)塊鏈調(diào)度牽引是實(shí)現(xiàn)查詢節(jié)點(diǎn)交互式協(xié)調(diào)的重要處理手段，能根據(jù)一個(gè)特定信息的基礎(chǔ)查詢效率，推斷完成既定信息調(diào)取的理想占用時(shí)長(zhǎng)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)交互數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的讀取與調(diào)用。節(jié)點(diǎn)牽引組織是一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可按照多維數(shù)據(jù)庫(kù)中列表信息的排列順序，建立與交互式查詢行為相關(guān)的結(jié)構(gòu)主體，再根據(jù)區(qū)塊鏈存儲(chǔ)位置處的數(shù)值注明條件，轉(zhuǎn)存查詢處置所必須的大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)信息，從而滿足既定信息的精準(zhǔn)調(diào)取應(yīng)用條件[8-9]。在不考慮其他調(diào)度節(jié)點(diǎn)牽引因素的情況下，設(shè)y代表大數(shù)據(jù)參量的多維計(jì)數(shù)條件，β代表區(qū)塊鏈組織所承載的大數(shù)據(jù)查詢調(diào)度系數(shù)，聯(lián)立上述物理量，可將區(qū)塊鏈調(diào)度節(jié)點(diǎn)的牽引公式定義為：

2 多維大數(shù)據(jù)交互式查詢方法

在區(qū)塊鏈技術(shù)原理的支持下，設(shè)置Limit FIFO交互調(diào)度器，通過(guò)多維大數(shù)據(jù)流集成、關(guān)聯(lián)查詢系數(shù)配置的處理流程，完成基于區(qū)塊鏈技術(shù)的多維大數(shù)據(jù)交互式查詢方法的搭建。

2.1 Limit FIFO交互調(diào)度器

Limit FIFO交互調(diào)度器可根據(jù)區(qū)塊鏈組織間的調(diào)度節(jié)點(diǎn)牽引關(guān)系，建立合理的大數(shù)據(jù)查詢集合[10]。在n個(gè)多維大數(shù)據(jù)源同時(shí)向Limit FIFO設(shè)備輸出待查詢信息的情況下，交互節(jié)點(diǎn)與調(diào)度節(jié)點(diǎn)會(huì)自發(fā)建立與數(shù)據(jù)交互層結(jié)構(gòu)和調(diào)度處理層結(jié)構(gòu)的物理連接，存在于兩個(gè)層級(jí)單元中的Job節(jié)點(diǎn)會(huì)根據(jù)信息參量的數(shù)量級(jí)水平，更改連接所處的具體位置條件，再通過(guò)協(xié)調(diào)相鄰節(jié)點(diǎn)間位移權(quán)限的方式，來(lái)滿足不同大數(shù)據(jù)信息的交互式查詢需求。完成交互調(diào)度處理后，Limit FIFO設(shè)備會(huì)以區(qū)塊鏈處置的方式，將多維信息轉(zhuǎn)化成大數(shù)據(jù)腳本，以供其他設(shè)備元件的調(diào)取與應(yīng)用[11-12]。

圖2 Limit FIFO交互調(diào)度器結(jié)構(gòu)圖

2.2 多維大數(shù)據(jù)流集成

多維大數(shù)據(jù)流集成可按照區(qū)塊鏈信息的連接方式，更改待查詢參量的排列行為，從而滿足交互式處置的基本應(yīng)用需求。假設(shè)多維信息始終保持由起始位置指向結(jié)束位置的傳輸方向，則可將大數(shù)據(jù)流集成操作轉(zhuǎn)化為Table節(jié)點(diǎn)、External節(jié)點(diǎn)、Partition節(jié)點(diǎn)間的查詢關(guān)系已確定[13-14]。若區(qū)塊鏈組織的交互傳輸關(guān)系始終保持穩(wěn)定，Table節(jié)點(diǎn)可直接作為多維大數(shù)據(jù)的起始查詢位置，且在External節(jié)點(diǎn)的促進(jìn)下，交互式查詢結(jié)構(gòu)會(huì)變更至Partition節(jié)點(diǎn)所在位置，并釋放暫存于其中的待處理參量信息，直至最終輸出的多維大數(shù)據(jù)能夠保持穩(wěn)定的柱狀流體狀態(tài)。圖3反映了完整的多維大數(shù)據(jù)流集成處理流程。

圖3 多維大數(shù)據(jù)流集成處理流程圖

2.3 關(guān)聯(lián)查詢系數(shù)配置

關(guān)聯(lián)查詢系數(shù)配置是多維大數(shù)據(jù)交互式查詢方法的末尾處理環(huán)節(jié)，可在區(qū)塊鏈調(diào)度節(jié)點(diǎn)牽引關(guān)系的促進(jìn)下，計(jì)算多級(jí)維度條件的最大和最小限定系數(shù)[15]。在不考慮既定信息集成作用的前提下，關(guān)聯(lián)查詢系數(shù)配置結(jié)果只受到大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)總量及區(qū)塊鏈交互系數(shù)的直接影響[16]。區(qū)塊鏈交互系數(shù)常表示為f，在大數(shù)據(jù)查詢處理過(guò)程中，該項(xiàng)物理量的數(shù)值水平始終保持穩(wěn)定，且能夠促進(jìn)交互式處理信息出現(xiàn)明顯的累積變化行為。聯(lián)立式（1），可將關(guān)聯(lián)查詢系數(shù)的配置結(jié)果表示為：

式（2）中，i0代表多維大數(shù)據(jù)的下限極值條件，i1代表多維大數(shù)據(jù)的上限極值條件，u代表大數(shù)據(jù)流的平均集成系數(shù)，u′代表Limit FIFO交互調(diào)度器所承載的交互式查詢系數(shù)，代表大數(shù)據(jù)遷移引擎的調(diào)度權(quán)限平均值。至此，完成基礎(chǔ)執(zhí)行環(huán)境建立及各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)計(jì)算，在區(qū)塊鏈組織結(jié)構(gòu)的支持下，實(shí)現(xiàn)多維大數(shù)據(jù)交互式查詢方法的順利應(yīng)用。

3 應(yīng)用實(shí)效性檢測(cè)

為驗(yàn)證基于區(qū)塊鏈技術(shù)多維大數(shù)據(jù)交互式查詢方法的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，設(shè)計(jì)如下對(duì)比實(shí)驗(yàn)。在海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)環(huán)境下，選取存儲(chǔ)波長(zhǎng)完全相同的多維大數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，分別以搭載交互式查詢方法和傳統(tǒng)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)查詢行為的檢測(cè)計(jì)算機(jī)作為實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組數(shù)值記錄元件，在相同實(shí)驗(yàn)環(huán)境下，根據(jù)實(shí)驗(yàn)指標(biāo)的具體變化情況，分析信息傳輸?shù)臏?zhǔn)確性、信息調(diào)取占用時(shí)間的實(shí)際表現(xiàn)行為。

3.1 實(shí)用環(huán)境搭建

以圖4所示數(shù)據(jù)生成主機(jī)作為海量數(shù)據(jù)提供元件，再借助傳輸導(dǎo)線，將多維信息參量導(dǎo)入圖5所示的查詢控制設(shè)備中，更改支配主機(jī)的數(shù)據(jù)查詢方法，分別獲取實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)。

圖4 數(shù)據(jù)生成主機(jī)

圖5 查詢控制設(shè)備

3.2 信息傳輸準(zhǔn)確性

以75 min作為實(shí)驗(yàn)時(shí)長(zhǎng)，分別記錄在該段時(shí)間內(nèi)，實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組信息傳輸準(zhǔn)確性的數(shù)值變化情況，實(shí)驗(yàn)詳情如圖6所示。

圖6 信息傳輸準(zhǔn)確性對(duì)比圖

分析圖6可知，實(shí)驗(yàn)組、對(duì)照組信息傳輸準(zhǔn)確性均保持上升、下降交替出現(xiàn)的變化趨勢(shì)，從極大值角度來(lái)看，實(shí)驗(yàn)組數(shù)值達(dá)到89%，而對(duì)照組數(shù)值僅達(dá)到58%，二者差值為31%；從平均值角度來(lái)看，實(shí)驗(yàn)組數(shù)值接近55%，而對(duì)照組數(shù)值僅為45%，二者差值為10%。綜上可知，應(yīng)用基于區(qū)塊鏈技術(shù)多維大數(shù)據(jù)交互式查詢方法，能夠在一定程度上提升信息傳輸?shù)臏?zhǔn)確性。

3.3 信息調(diào)取占用時(shí)間

分別記錄大數(shù)據(jù)總量處于1×109～9×109T時(shí)，信息調(diào)取占用時(shí)間的具體變化情況，實(shí)驗(yàn)詳情如表2所示。

表2 信息調(diào)取占用時(shí)間對(duì)比表

分析表2可知，隨著大數(shù)據(jù)總量數(shù)值的增加，實(shí)驗(yàn)組信息調(diào)取占用時(shí)間先小幅度波動(dòng)、再持續(xù)下降，全局最大值僅達(dá)到0.88 ms；對(duì)照組信息調(diào)取占用時(shí)間則始終保持不斷上升的變化趨勢(shì)，全局最大值達(dá)到1.63 ms，遠(yuǎn)高于實(shí)驗(yàn)組極值水平。綜上可知，應(yīng)用基于區(qū)塊鏈技術(shù)多維大數(shù)據(jù)交互式查詢方法，可有效降低信息調(diào)取所需的基礎(chǔ)占用時(shí)間。

4 結(jié)束語(yǔ)

在區(qū)塊鏈技術(shù)的支持下，多維大數(shù)據(jù)交互式查詢方法在傳統(tǒng)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)查詢行為的基礎(chǔ)上，聯(lián)合大數(shù)據(jù)遷移引擎、Limit FIFO調(diào)度器等執(zhí)行設(shè)備，同時(shí)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流量的集成與節(jié)點(diǎn)組織的牽引。從實(shí)用角度來(lái)看，信息傳輸準(zhǔn)確性與信息調(diào)取占用時(shí)間均向著理想化方向發(fā)展，海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)環(huán)境下，既定信息應(yīng)用調(diào)取不精準(zhǔn)的問(wèn)題也得到了有效解決。