黃東海

（廣州科測(cè)空間信息技術(shù)有限公司,廣東 廣州 510630）

0.引言

隨著網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的建設(shè)，結(jié)合云平臺(tái)和大數(shù)據(jù)信息處理方法，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫，可實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的優(yōu)化存儲(chǔ)設(shè)計(jì)。在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫建設(shè)中，需要通過關(guān)系數(shù)據(jù)庫構(gòu)造的方法，進(jìn)行數(shù)據(jù)圖模型特征分析，在底層數(shù)據(jù)庫中采用語義特征分析，結(jié)合節(jié)點(diǎn)優(yōu)化部署控制和查詢語言（如SQL、Xpath、Xquery、SPARQL等）的優(yōu)化設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫建設(shè)，研究網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫方法，在提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理能力方面具有重要意義[1]。

網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫建設(shè)的研究是建立在對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)處理和數(shù)據(jù)庫的索引路徑設(shè)計(jì)基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)據(jù)庫的檢索和查詢算法，通過數(shù)據(jù)圖進(jìn)行數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)體系設(shè)計(jì)，采用B/S（Browser/Server）結(jié)構(gòu)即瀏覽器和服務(wù)器結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的輸出終端，通過網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫融合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)[2]。文獻(xiàn)[3]中提出基于統(tǒng)一模型和語言的知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，針對(duì)資源描述框架圖（resource description framework，RDF）和屬性圖的不同數(shù)據(jù)管理方法，采用知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢負(fù)載調(diào)度，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫建設(shè)，但用該方法進(jìn)行數(shù)據(jù)庫建設(shè)的效率不高。文獻(xiàn)[4]中建立云環(huán)境下基于SLA的優(yōu)化資源分配方法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)和優(yōu)化訪問，利用了SLA中的計(jì)算力、網(wǎng)絡(luò)帶寬、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的屬性優(yōu)勢(shì)，結(jié)合粒子群調(diào)度，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫建設(shè)和資源分配，但該方法的虛擬資源開銷較大。針對(duì)上述問題，本文提出基于三層架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫建設(shè)方法。首先采用MySQL、PostgreSQL數(shù)據(jù)庫底層存儲(chǔ)方法，構(gòu)建樹形結(jié)構(gòu)模型并將數(shù)據(jù)發(fā)送至Sink節(jié)點(diǎn)，然后在動(dòng)態(tài)資源分布結(jié)構(gòu)體系下，通過模糊聚類實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)分類檢索和數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)，最后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試分析，展示了本文方法在提高網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)和調(diào)度能力方面的優(yōu)越性能。

1.總體設(shè)計(jì)構(gòu)架和數(shù)據(jù)庫建設(shè)模型體系

在業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)訪問中，應(yīng)用三層架構(gòu)思想，有助于進(jìn)一步提升系統(tǒng)可用性以及可維護(hù)性。三層架構(gòu)思想在應(yīng)用中的系統(tǒng)設(shè)計(jì)包括面向過程、面向?qū)ο蟆⒚嫦蚪M件等三種模式，其中最為重要的便是面向組件模式，其主要特點(diǎn)為系統(tǒng)耦合度低、開發(fā)效率高、維護(hù)成本低、成本投資不高，且復(fù)用性強(qiáng)，后期便于維護(hù)，面向組件已經(jīng)成為軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)和開發(fā)的主要模式。該模式在規(guī)模較大且設(shè)計(jì)較復(fù)雜的軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，可以將其分解成若干個(gè)單元組件，并對(duì)各個(gè)組件進(jìn)行單獨(dú)設(shè)計(jì)，且對(duì)其分開編碼，最后對(duì)各個(gè)組件進(jìn)行組裝，完成整個(gè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及開發(fā)。由此便于實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)后期的升級(jí)與維護(hù)，同時(shí)降低了開發(fā)難度。接下來針對(duì)三層架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)庫總體架構(gòu)進(jìn)行展開分析，并完成相應(yīng)模型體系建構(gòu)，以此完成相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫建設(shè)。

1.1 數(shù)據(jù)庫建設(shè)總體設(shè)計(jì)構(gòu)架

為了實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫建設(shè)，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的總體結(jié)構(gòu)模型。首先利用VLB(VESA Local Bus)總線設(shè)計(jì)方法建立網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的總線結(jié)構(gòu)模型，再采用TCP（Transmission Control Protocol）控制協(xié)議，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的程序加載控制。然后在網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的底層端，通過數(shù)據(jù)層整合與分配數(shù)據(jù)中心的有限資源，在ANSI－SQL標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議下，使客戶端通過DSG（Direct Serialization Graph）圖實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的資源配置。接著根據(jù)數(shù)據(jù)庫支持資源描述框架RDF[5]，在知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)——KGDB（knowledge graph database）中，采用屬性圖和實(shí)體圖模型設(shè)計(jì)的方法，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫的知識(shí)圖譜存儲(chǔ)模型，并將唯一標(biāo)識(shí)ID（主鍵）和實(shí)體所擁有的屬性property作為索引對(duì)象，采用MySQL、PostgreSQL數(shù)據(jù)庫底層存儲(chǔ)方法，依據(jù)實(shí)體和關(guān)系的類型，構(gòu)建事務(wù)標(biāo)識(shí)符（TID）標(biāo)注元組模型。最后采用數(shù)據(jù)層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層的三層架構(gòu)體系，將數(shù)據(jù)庫的平臺(tái)建設(shè)分為用戶域、服務(wù)域、管理域、通信域和對(duì)象域，并構(gòu)建無類型的實(shí)體參數(shù)集，依據(jù)RDF數(shù)據(jù)語義信息，進(jìn)行基于關(guān)系模型的多模型圖數(shù)據(jù)庫構(gòu)造，結(jié)構(gòu)模型如圖1所示。

圖1 網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)模型

上圖中利用JSON鍵值建立網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的查詢終端，且為了節(jié)省存儲(chǔ)空間，采用標(biāo)簽節(jié)點(diǎn)分類的方法，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的實(shí)體集分類；基于關(guān)系的屬性圖存儲(chǔ)方法，得到唯一標(biāo)識(shí)ID（主鍵）和實(shí)體模型，并采用擴(kuò)展的SQL和Gremlin查詢方案，進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的屬性圖模型構(gòu)造。接下來基于RDF圖和屬性圖的定義，得到網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫屬性列表，如表1所示。

表1 網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫屬性列表

1.2 數(shù)據(jù)庫建設(shè)模型體系

在面向服務(wù)的體系架構(gòu)（service-oriented architecture，SOA）下建立網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫。首先通過移動(dòng)終端融合控制，在總線架構(gòu)下實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的體系平臺(tái)建設(shè)；然后采集運(yùn)維體系建設(shè)方案，通過讀寫類操作，在不同的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)下，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)傳輸層；接著網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)采用物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)和無線傳感器網(wǎng)絡(luò)建立網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的XML、Web中間件；最后采用上位機(jī)傳輸控制技術(shù)，基于微服務(wù)的構(gòu)架體系，建立網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的XML總線控制模型，完成數(shù)據(jù)庫建設(shè)三層架構(gòu)體系的構(gòu)建，如圖2所示。

在此基礎(chǔ)上，結(jié)合表1所示的網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫屬性列表分布，建立網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)模型，并結(jié)合多節(jié)點(diǎn)通信技術(shù)，構(gòu)建在統(tǒng)一存儲(chǔ)方案下的實(shí)體集，然后采用實(shí)體的類型化參數(shù)標(biāo)識(shí)的方法，得到數(shù)據(jù)庫的屬性圖G＝（V，E，η，src，tgt，λ，γ）。其中：V為數(shù)據(jù)庫架構(gòu)體系的管理模塊頂有限集合；E為負(fù)責(zé)管理維護(hù)應(yīng)用層的邊有限集合，且滿足V∩E＝?；函數(shù)η：E→（V×V）表示映射過程與資源調(diào)度的分配映射，如η（e）＝（v1×v2）表示數(shù)據(jù)庫訪問節(jié)點(diǎn)v1與訪問節(jié)點(diǎn)v2之間的資源調(diào)度分配映射；函數(shù)src：E→V為數(shù)據(jù)庫訪問的模糊灰色關(guān)聯(lián)映射，如果src(e)＝v，那么得到的tgt：E→V可表示為邊到終結(jié)頂點(diǎn)的映射；λ、γ分別為分配映射系數(shù)和模糊灰色關(guān)聯(lián)映射系數(shù)。數(shù)據(jù)庫平臺(tái)建設(shè)的操作變量集為v∈V（或e∈E），且頂點(diǎn)v（或邊e）上屬性property的值為val，將調(diào)度集中所有的沖突組成有向向量集，基于“讀”“寫”兩種操作組成的屬性值進(jìn)行兼容性處理，以提高數(shù)據(jù)庫訪問的吞吐性能。

2.數(shù)據(jù)庫建設(shè)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)

2.1 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)相關(guān)算法

在動(dòng)態(tài)資源分布結(jié)構(gòu)體系下，通過模糊聚類實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)分類檢索；然后設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫訪問和優(yōu)化檢索算法，通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)和數(shù)據(jù)庫關(guān)聯(lián)系統(tǒng)的信息交互，進(jìn)行數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)特征分析；接著構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的運(yùn)維管理模型，基于有向圖分析，得到數(shù)據(jù)庫訪問的優(yōu)化調(diào)度融合模型；最后采用相似度融合，得到二事務(wù)單變量檢索分布。

網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)到另一個(gè)點(diǎn)之間的傳輸容量大小計(jì)算方法為使用稀疏矩陣進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，得到數(shù)據(jù)的采樣時(shí)間間隔為t。設(shè)經(jīng)過初始聚類后，經(jīng)過M輪傳輸完成壓縮傳輸簇M1，M2，…，Mq的中心點(diǎn)的距離為（1≤j≤q)，采用分布式壓縮感知測(cè)量，得到數(shù)據(jù)庫的底層訪問序列兩簇合并的距離mergedistance。由此，給出一個(gè)數(shù)據(jù)圖G＝（V，E）和一組查詢關(guān)鍵詞Q＝｛q1，...，q1｝，得到以當(dāng)前訪問節(jié)點(diǎn)為根節(jié)點(diǎn)的steiner樹，采用Micro-Clusters算法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫訪問和設(shè)計(jì)。

2.2 數(shù)據(jù)庫開發(fā)軟件實(shí)現(xiàn)

在算法設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫建設(shè)和軟件開發(fā)設(shè)計(jì)，并在三維SOA架構(gòu)協(xié)議下，對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的底層協(xié)議進(jìn)行開發(fā)。接著建立網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的協(xié)議處理和總線控制模塊，并在Spring框架和Hibernate框架整合協(xié)議下，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的服務(wù)代理中心。然后分別采用分層構(gòu)架體系和Multigen Creator技術(shù)，建立、生成網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的人機(jī)交互中心及人機(jī)交互模塊。最后通過對(duì)訪問環(huán)境參數(shù)分析，在人機(jī)交互控制中心進(jìn)行客戶端控制，分析服務(wù)請(qǐng)求者的訪問需求，并在信息交互過程中，進(jìn)行對(duì)象訪問控制。得到數(shù)據(jù)庫檢索的軟件實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)體系，如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)庫檢索的軟件實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)體系

3.實(shí)驗(yàn)測(cè)試

實(shí)驗(yàn)測(cè)試中，對(duì)數(shù)據(jù)庫中的文件集成數(shù)據(jù)大小為200 M，查詢的關(guān)鍵詞組數(shù)為5，類別屬性為12，數(shù)據(jù)庫的分布序列，如表2所示。

表2 數(shù)據(jù)庫特征分布序列

由表2可知：不同的數(shù)據(jù)庫分布維數(shù)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)信息量不同。為驗(yàn)證所提方法的應(yīng)用性能，在不同的數(shù)據(jù)庫分布維數(shù)下進(jìn)行數(shù)據(jù)庫資源調(diào)度耗時(shí)測(cè)試，其中數(shù)據(jù)量單位M，如圖4所示。

圖4 數(shù)據(jù)庫調(diào)度耗時(shí)測(cè)試

由圖4可知：所提方法進(jìn)行數(shù)據(jù)庫平臺(tái)設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)庫資源調(diào)度耗時(shí)較小，具有較好的穩(wěn)定性。接著對(duì)數(shù)據(jù)庫的查詢時(shí)間進(jìn)行測(cè)試，其結(jié)果如圖5所示。

圖5 查詢時(shí)間

由圖5可知：本文方法的查詢時(shí)間較小，提高了數(shù)據(jù)庫的實(shí)時(shí)檢索和查詢能力。

4.結(jié)束語

本文通過構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的優(yōu)化存儲(chǔ)設(shè)計(jì)，提出基于三層架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫建設(shè)方法。利用JSON鍵值建立網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的查詢終端，且建立網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的XML、Web中間件，并采用上位機(jī)傳輸控制技術(shù)，基于微服務(wù)的構(gòu)架體系，建立網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的XML總線控制平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)。測(cè)試得知：使用本文方法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)庫建設(shè)，降低了訪問時(shí)間，資源調(diào)度耗時(shí)較小。在現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展中，基于互聯(lián)網(wǎng)交換中心能夠進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)企業(yè)資源共享，對(duì)等連接，在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)管理類型逐漸豐富的情況下，進(jìn)一步提升了信息管理數(shù)據(jù)量，同時(shí)增加了信息評(píng)測(cè)報(bào)告查詢并發(fā)數(shù)量，在此情況下可以逐漸過渡到基于多臺(tái)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫集群模式；在分層數(shù)據(jù)庫架構(gòu)應(yīng)用下，為數(shù)據(jù)庫建設(shè)向集群模式的過渡提供了便利。