本文關(guān)鍵詞：基于NoSQL的空間數(shù)據(jù)云存儲的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：地理信息系統(tǒng)（GIS）是一種通過先進(jìn)的計算機(jī)技術(shù)對地理空間信息進(jìn)行抽象采集、存儲管理、位置描述和綜合信息顯示的系統(tǒng)。它應(yīng)用的領(lǐng)域主要包括交通運輸、信息整合、地圖導(dǎo)航、資源管理等�？臻g數(shù)據(jù)具有下面的這些特點，以點、線、面結(jié)構(gòu)來描述地理空間實體，空間數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量十分龐大；而對大數(shù)據(jù)的處理需要在存儲之前對空間實體進(jìn)行綜合、歸類、抽象地描述；并且數(shù)據(jù)一旦形成一般情況下不進(jìn)行修改操作，修改只能是批量的修改，數(shù)據(jù)的存儲具有一定的存儲期限；地理空間數(shù)據(jù)跟隨著地理空間實體的動態(tài)變化定期的更新變化。傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對空間數(shù)據(jù)的存儲需要通過對空間數(shù)據(jù)模型進(jìn)行擴(kuò)展來實現(xiàn)海量大數(shù)據(jù)的存儲，這種存儲模式存在的擴(kuò)展性差、處理服務(wù)效率低下、數(shù)據(jù)存取性能不足等局限。 空間數(shù)據(jù)的上述特點以及關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫存儲空間數(shù)據(jù)的局限性促使我們要找一種更好的數(shù)據(jù)存儲方案來存儲空間數(shù)據(jù)。在地理信息系統(tǒng)的帶動下，空間數(shù)據(jù)如何存儲成為了一個突出的技術(shù)問題，而web2.0技術(shù)的廣泛普及，也為空間數(shù)據(jù)云存儲的發(fā)展制造了壓力。因此，將空間數(shù)據(jù)以一種先進(jìn)的存儲策略高效地存儲在云端，勢必會帶動整個地理信息系統(tǒng)的發(fā)展，也將成為空間數(shù)據(jù)存儲研究的動力。在此基礎(chǔ)上，我們提出了一種基于云環(huán)境下的NoSQL分布式存儲技術(shù)來存儲空間數(shù)據(jù)的方案，為了獲得更加優(yōu)越的存儲性能和訪問效率。 根據(jù)當(dāng)前的研究現(xiàn)狀，本文通過對NoSQL數(shù)據(jù)庫MongoDB、云存儲技術(shù)、空間數(shù)據(jù)特點的研究，設(shè)計了空間數(shù)據(jù)的存儲管理框架結(jié)構(gòu)，即把空間數(shù)據(jù)分片后存儲在部署于集群服務(wù)器上的MongoDB數(shù)據(jù)庫中。根據(jù)研究內(nèi)容，本文主要做的工作描述如下： (1)MongDB具有面向文檔存儲、全索引支持、高可用性、自動分片、弱一致性（最終一致）等的特點，這些特點能夠提高海量數(shù)據(jù)的可靠性和存取訪問效率。本文基于此，運用MongoDB數(shù)據(jù)庫來存儲海量空間數(shù)據(jù)，保證了空間數(shù)據(jù)高可用性、可擴(kuò)展性、安全性和靈活性，不用像關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲大數(shù)據(jù)一樣需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的擴(kuò)展。 (2)對比MongoDB和傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在存儲大數(shù)據(jù)上的不同方法，分析了MongoDB存儲地理空間數(shù)據(jù)的優(yōu)越點和創(chuàng)新性，，分析了運用MongoDB集群架構(gòu)下大數(shù)據(jù)云存儲的優(yōu)勢，歸納了這種存儲方案的理論和技術(shù)支撐。 (3)利用MongoDB分布式部署方案，將空間數(shù)據(jù)分片部署到集群服務(wù)器上；通過對地理實體抽象生成空間數(shù)據(jù)，在K-Means算法的基礎(chǔ)上對生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，然后按類別存儲在不同的shards上；文章實現(xiàn)了對存儲在MongoDB集群架構(gòu)上的空間數(shù)據(jù)進(jìn)行讀寫、查詢操作的系統(tǒng)來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存取和查詢并來驗證其性能及查詢效率，經(jīng)過對數(shù)據(jù)存取性能的綜合分析，驗證了此種基于NoSQL的空間數(shù)據(jù)云存儲方案是高效可行的。
【關(guān)鍵詞】：GIS 空間數(shù)據(jù) NoSQL 空間數(shù)據(jù)云存儲 MongoDB數(shù)據(jù)庫 云計算
【學(xué)位授予單位】：河南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP333
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 1 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 GIS 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 云計算國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 NoSQL 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 論文的主要內(nèi)容14
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 2 空間數(shù)據(jù)云存儲相關(guān)理論16-24
• 2.1 GIS16-17
• 2.2 云存儲17-18
• 2.3 NoSQL18-21
• 2.3.1 NoSQL 概述18-19
• 2.3.2 四種類型的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫19-21
• 2.4 MongoDB21-23
• 2.4.1 MongoDB 介紹21-22
• 2.4.2 MongoDB 特點、功能及服務(wù)22-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 3 空間數(shù)據(jù)云存儲方案設(shè)計24-42
• 3.1 空間數(shù)據(jù)組織24-30
• 3.1.1 空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計24-27
• 3.1.2 實驗數(shù)據(jù)生成27-28
• 3.1.3 空間數(shù)據(jù)分類算法28-30
• 3.2 MongoDB 分布式部署方案30-36
• 3.2.1 MongoDB 數(shù)據(jù)存儲內(nèi)部機(jī)制31-32
• 3.2.2 MongoDB 存儲空間數(shù)據(jù)32-35
• 3.2.3 MongoDB 分布式存儲架構(gòu)35-36
• 3.3 空間數(shù)據(jù)云存儲方案設(shè)計36-40
• 3.3.1 空間數(shù)據(jù)分布式云存儲表結(jié)構(gòu)設(shè)計36-37
• 3.3.2 空間數(shù)據(jù)分布式云存儲部署架構(gòu)設(shè)計37-39
• 3.3.3 空間數(shù)據(jù)分布式云存儲部署設(shè)計39-40
• 3.4 本章小結(jié)40-42
• 4 空間數(shù)據(jù)云存儲系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)42-52
• 4.1 系統(tǒng)設(shè)計目的42
• 4.2 系統(tǒng)功能實現(xiàn)42-48
• 4.2.1 系統(tǒng)接口程序?qū)崿F(xiàn)環(huán)境42-43
• 4.2.2 MongoDB 服務(wù)配置接入43-44
• 4.2.3 寫空間數(shù)據(jù)接口實現(xiàn)44
• 4.2.4 讀空間數(shù)據(jù)接口實現(xiàn)44-45
• 4.2.5 刪除空間數(shù)據(jù)接口實現(xiàn)45-46
• 4.2.6 系統(tǒng)運行結(jié)果46-48
• 4.3 系統(tǒng)性能測試48-50
• 4.3.1 測試環(huán)境48
• 4.3.2 測試方案設(shè)計48
• 4.3.3 測試結(jié)果48-50
• 4.4 本章小結(jié)50-52
• 5 結(jié)論與展望52-54
• 參考文獻(xiàn)54-58
• 致謝58-60
• 攻讀學(xué)位期間的科研成果60-61

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：355608