本文關鍵詞：基于MongoDB的黑河流域時空數(shù)據(jù)云存儲關鍵技術研究

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【摘要】：在我國西北干旱半干旱地區(qū),隨著人口數(shù)量的急劇增加和經(jīng)濟的快速發(fā)展,區(qū)域水資源短缺現(xiàn)象日趨嚴重。水危機已成為制約社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的重要因素和我們必須面對的挑戰(zhàn)。為了解決和應對各種水環(huán)境、水生態(tài)問題,水文水資源信息的獲取和有效利用對于揭示水文過程物理機制,合理規(guī)劃水資源至關重要。今天,隨著水文觀測技術的發(fā)展,水文學已經(jīng)由傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)稀缺科學發(fā)展為數(shù)據(jù)豐富的可讀科學。面對多源、海量的時空觀測數(shù)據(jù),如何實現(xiàn)多源時空數(shù)據(jù)的高效管理、合理分類、快速提取、共享、分析和可視化已成為水文學發(fā)展迫切需要解決的問題。Web2.0和移動互聯(lián)網(wǎng)技術的快速興起和廣泛應用,一大批非關系型、分布式存儲的NoSQL類型數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn),給我們提供了一個解決上述水文信息科學問題的新思路。NoSQL類型數(shù)據(jù)庫提供了高效并發(fā)讀寫數(shù)據(jù)的能力,同時具備高可用和高擴展性,與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫相比較更加注重海量數(shù)據(jù)的高效存儲。本文基于NoSQL類型中的MongoDB數(shù)據(jù)庫搭建了一個云存儲實驗環(huán)境,采用開源MEAN框架設計開發(fā)了前端Web應用系統(tǒng),旨在解決海量流域時空數(shù)據(jù)存儲與并發(fā)訪問中的一系列難題。本文主要完成工作內(nèi)容如下:(1)搭建了Replica Set與Sharding結合方式的MongoDB云存儲實驗環(huán)境,用于儲存海量時空數(shù)據(jù);(2)探索性地嘗試使用美國先進水文科學發(fā)展大學聯(lián)盟(The Consortium of Universities for the Advancement of Hydrologic Science Inc.)ODM觀測模型在MongoDB云存儲環(huán)境中存儲水文觀測數(shù)據(jù);(3)對比傳統(tǒng)關系型空間數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)存儲方式,采用GeoJSON編碼格式實現(xiàn)了MongoDB云存儲實驗環(huán)境下的空間數(shù)據(jù)存儲;(4)對全棧式開發(fā)框架MEAN進行了深入細致的研究與分析,分析總結了其四大組成部分MongoDB、Express、AngularJS、Node.js在前端Web系統(tǒng)開發(fā)中的優(yōu)越性和創(chuàng)新性�；赨buntu系統(tǒng),采用MEAN框架設計開發(fā)了黑河流域時空數(shù)據(jù)存儲平臺。該平臺系統(tǒng)為黑河流域水資源研究提供數(shù)據(jù)分析基礎和經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展提供決策支撐基礎。
【關鍵詞】：云存儲 MongoDB 數(shù)字流域 Node.js MEAN NoSQL
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13;TP333
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容14-15
• 1.4 論文的組織結構15-16
• 第二章 NoSQL與MEAN Stack16-24
• 2.1 NoSQL16-17
• 2.2 NoSQL類型數(shù)據(jù)庫類型17-19
• 2.3 MongoDB數(shù)據(jù)庫介紹19-20
• 2.4 MEAN技術架構20-24
• 2.4.1 MEAN Stack20
• 2.4.2 Full-stack JavaScript20-21
• 2.4.3 Node.js21
• 2.4.4 Node.js生態(tài)系統(tǒng)與Express21-23
• 2.4.5 AngularJS23-24
• 第三章 MongoDB云存儲環(huán)境設計與實現(xiàn)24-44
• 3.1 MongoDB Replication24-25
• 3.2 MongoDB Sharding25-26
• 3.3 Relica Set與Sharding結合的MongoDB集群26-28
• 3.4 Relica Set與Sharding集群實現(xiàn)28-40
• 3.4.1 軟件環(huán)境28
• 3.4.2 基于Sharding和Replica Set的MongoDB集群的設計28-29
• 3.4.3 MongoDB集群節(jié)點實現(xiàn)29-31
• 3.4.4 創(chuàng)建分片復制集31-36
• 3.4.5 配置Config Server的Replica Sets集群36-38
• 3.4.6 配置mongos38-40
• 3.5 性能測試40-44
• 3.5.1 MongoDB云存儲環(huán)境單線程讀寫測試40-41
• 3.5.2 基于YCSB的多線程并發(fā)壓力測試41-44
• 第四章 觀測數(shù)據(jù)與空間數(shù)據(jù)的存儲實現(xiàn)44-58
• 4.1 CUAHSI ODM觀測數(shù)據(jù)模型44-45
• 4.2 基于CUAHSI觀測數(shù)據(jù)模型的觀測數(shù)據(jù)存儲實現(xiàn)45-50
• 4.3 空間數(shù)據(jù)庫的發(fā)展50-51
• 4.4 基于MongoDB的空間數(shù)據(jù)存儲與實現(xiàn)51-58
• 4.4.1 常見的空間數(shù)據(jù)格式Shapefile52
• 4.4.2 文檔模式轉換引擎52-53
• 4.4.3 GeoJSON編碼格式53-56
• 4.4.4 基于MongoDB的空間數(shù)據(jù)存儲實現(xiàn)方法56-58
• 第五章 基于MongoDB云存儲環(huán)境和MEAN框架的黑河流域地理信息數(shù)據(jù)存儲平臺實現(xiàn)與測試58-73
• 5.1 平臺設計的目標和思路58
• 5.2 系統(tǒng)程序實現(xiàn)環(huán)境58-59
• 5.3 系統(tǒng)框架設計59-63
• 5.3.1 數(shù)據(jù)源60
• 5.3.2 服務器端60-61
• 5.3.3 瀏覽器端61-62
• 5.3.4 外部服務62-63
• 5.4 系統(tǒng)實現(xiàn)63-65
• 5.4.1 創(chuàng)建系統(tǒng)項目64
• 5.4.2 系統(tǒng)入口模塊64
• 5.4.3 安裝Bootstrap和AngularJS64-65
• 5.5 系統(tǒng)展示與測試65-73
• 5.5.1 系統(tǒng)展示65-71
• 5.5.2 系統(tǒng)測試和總結71-73
• 第六章 總結與展望73-74
• 6.1 論文總結73
• 6.2 下一步研究方向73-74
• 參考文獻74-76
• 在學期間的研究成果76-77
• 致謝77

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本文編號：1007208