FastBit在流量测量系统中的应用
如何通过网络流量监测来检测计算机病
如何通过网络流量监测来检测计算机病网络流量监测是一种重要的手段，可以帮助我们检测计算机病毒。
下面我将介绍如何通过网络流量监测来检测计算机病毒。
一、什么是网络流量监测网络流量监测是指对计算机网络中的数据流进行实时监测和分析的过程。
通过对网络流量的监测，我们可以得到网络活动的相关信息，如数据包的大小、源IP地址、目标IP地址等。
这些信息可以帮助我们发现异常的网络行为，包括计算机病毒的传播。
二、网络流量监测工具1. WiresharkWireshark是一款开源的网络流量分析工具，可以用于监测和分析网络流量。
通过Wireshark，我们可以捕获网络数据包，并对其进行展示和分析。
Wireshark支持各种网络协议的分析，包括TCP/IP、HTTP、FTP等，可以帮助我们检测各种类型的计算机病毒。
2. SnortSnort是一款轻量级的网络入侵检测系统（IDS），可以通过对网络流量的监测来检测和防范各类网络攻击。
Snort基于规则和签名进行检测，可以自定义规则以检测特定的计算机病毒。
它可以实时监测流入和流出的网络流量，并发出警报或采取相应的防御措施。
三、通过网络流量监测检测计算机病毒的方法1. 分析异常的网络流量通过网络流量监测工具，我们可以分析并识别异常的网络流量。
例如，如果我们发现某台主机在短时间内发送了大量的邮件或使用大量的带宽，可能表示该主机已感染了计算机病毒。
此时，我们可以及时采取措施，如隔离该主机、清除病毒并加强网络安全。
2. 检测恶意的网络行为一些计算机病毒会通过网络进行传播或执行恶意行为。
通过网络流量监测，我们可以发现这些恶意行为，例如DDoS攻击、僵尸网络等。
及时发现这些威胁，我们可以采取相应的安全措施，保护计算机和网络的安全。
3. 使用规则和签名进行检测网络流量监测工具如Snort可以通过自定义规则和签名来检测计算机病毒。
这些规则和签名基于已知的病毒行为和特征，可以及时发现相应的病毒。
网络流量分析的工具与技巧推荐
网络流量分析的工具与技巧推荐随着互联网的快速发展，网络安全问题也日益突出。
对于企业和个人用户而言，了解和分析网络流量显得尤为重要。
通过网络流量分析，我们可以了解网络中所传输的信息，识别潜在的风险并采取相应的防范措施。
本文将为您推荐一些常用的网络流量分析工具和技巧，并帮助您更好地理解和应对网络安全问题。
一、网络流量分析工具1. WiresharkWireshark是目前市场上最受欢迎的开源网络流量分析工具之一。
它可以捕获和分析网络数据包，支持多种协议的解析，包括TCP、UDP、HTTP等。
Wireshark提供了直观的图形界面和丰富的过滤功能，使用户能够深入了解网络流量的细节，并快速定位和解决问题。
2. tcpdumptcpdump是一个命令行工具，可用于捕获和显示网络流量。
它适用于在Linux和UNIX系统上进行流量分析。
tcpdump支持多种过滤器，可以根据协议、源IP地址、目标IP地址等条件过滤数据包。
尽管没有Wireshark的图形界面友好，但tcpdump的灵活性和高度定制化使其在网络管理员中广受欢迎。
3. TsharkTshark是Wireshark的命令行版本，与Wireshark相比，Tshark更适用于在服务器上进行远程流量捕获和分析。
它可以以类似tcpdump的方式进行实时监控和抓包，并生成保存的报告文件以供后续分析。
4. BroBro是一款功能强大的网络流量分析平台。
它提供了广泛的流量分析功能，包括流量捕获、协议解析、事件检测等。
Bro还支持编写自定义的脚本和插件，以满足不同用户的需求。
作为一款开源工具，Bro有着活跃的社区支持和更新。
二、网络流量分析技巧1. 设置适当的过滤器在进行流量分析之前，设置适当的过滤器可以帮助我们筛选出感兴趣的数据包。
通过过滤器，我们可以根据协议、源IP地址、目标IP地址等条件过滤数据包，提高分析的效率。
2. 关注异常流量异常流量通常是网络安全问题的重要指标。
流量分析系统
流量分析系统简介流量分析系统是一种用于分析网络流量数据的系统。
它通过收集网络中的数据包，对数据包进行解析和处理，提取出有用的信息并进行统计、分析和可视化，以帮助网络管理员和安全分析师监控网络活动、检测异常行为、识别潜在威胁。
功能特点数据采集与解析流量分析系统通过网络中的嗅探设备或与网络设备进行集成，实时采集网络数据包。
它支持多种网络协议的解析，如TCP/IP、UDP、HTTP、FTP等。
通过对数据包进行解析，流量分析系统能够提取出源IP地址、目标IP地址、源端口、目标端口、协议类型、传输层协议等信息。
实时统计与分析流量分析系统能够对网络流量进行实时统计与分析。
它可以统计每个IP地址的数据包数量、流量大小、会话数量等，还可以统计每个协议的使用情况、各个端口的活动情况等。
通过分析这些统计数据，用户可以了解网络的使用情况和流量分布，发现异常活动和瓶颈问题。
威胁检测与警报流量分析系统可以根据预先设定的规则进行威胁检测，发现可能的攻击行为或异常活动。
它可以识别出与恶意软件、入侵行为、DDoS攻击等相关的网络流量，发出警报以通知管理员。
通过及时发现和响应潜在的威胁，流量分析系统可以帮助保护网络的安全。
可视化展示与报告生成流量分析系统能够将统计数据以可视化的方式呈现给用户。
它可以生成各种图表，如柱状图、饼图、折线图等，可视化地展示网络的流量分布、协议使用情况、攻击活动等。
此外，流量分析系统还可以生成定制化的报告，以帮助用户更好地理解和分析网络流量数据。
网络优化与容量规划流量分析系统可以根据统计数据帮助用户进行网络优化和容量规划。
通过分析网络的瓶颈问题和高峰时段的流量情况，用户可以根据实际需求增加带宽、调整网络拓扑结构、优化网络设备配置，以提高网络的性能和稳定性。
应用场景网络监控与故障排除流量分析系统可以帮助网络管理员进行网络监控和故障排除。
通过实时统计和分析网络流量，管理员可以了解网络状况，发现网络故障和异常情况，并快速定位问题所在。
交通流量监测中的智能传感技术
交通流量监测中的智能传感技术在现代交通系统中，准确、实时地监测交通流量对于优化交通管理、缓解拥堵以及提升道路安全性都具有至关重要的意义。
而智能传感技术的出现，为交通流量监测带来了革命性的变化。
智能传感技术是什么呢？简单来说，它是一种能够自动感知、收集和传输交通相关数据的技术手段。
这些传感器就像是交通系统的“眼睛”，时刻注视着道路上的车辆、行人等交通元素的动态。
在交通流量监测中，常见的智能传感技术包括地磁传感器、微波雷达传感器、视频图像传感器等。
地磁传感器通过检测车辆对地磁场的影响来判断是否有车辆经过以及车辆的类型。
它的优点是安装相对简单，不易受到天气和环境的影响。
比如，在道路下面安装地磁传感器，当车辆驶过，传感器就能感知到磁场的变化，并将数据传输给后台系统。
微波雷达传感器则是利用电磁波的反射原理来监测交通流量。
它可以测量车辆的速度、距离和方位等信息。
即使在恶劣的天气条件下，比如大雾、暴雨，微波雷达传感器也能正常工作，提供准确的监测数据。
这对于保障交通安全和交通管理的连续性非常重要。
视频图像传感器则是通过摄像头拍摄道路画面，然后利用图像处理技术来分析车辆的数量、行驶轨迹等。
这种传感器不仅能够提供交通流量数据，还可以用于交通事件的监测，比如事故、违章等。
但它对图像质量和处理算法的要求较高，而且数据量较大，传输和处理成本相对较高。
智能传感技术在交通流量监测中的应用，带来了许多显著的优势。
首先，它实现了实时监测。
传统的人工监测方法不仅效率低下，而且数据的准确性和及时性都难以保证。
而智能传感技术能够在瞬间收集和传输数据，让交通管理者能够第一时间了解道路的交通状况，及时做出决策。
其次，智能传感技术提高了监测的精度和范围。
它可以区分不同类型的车辆，甚至可以精确到车辆的具体型号，这对于交通规划和道路设计具有重要的参考价值。
而且，通过多个传感器的协同工作，可以实现对大范围道路网络的全面监测，不再局限于局部路段。
再者，智能传感技术有助于优化交通信号控制。
通用智能流速仪计数器的性能指标介绍
通用智能流速仪计数器的性能指标介绍随着现代工业生产水平的提高，流速仪成为了工程监测中不可或缺的设备。
而智能流速仪计数器作为其中的一种，更是被广泛应用于液体和气体的流动监测，测量范围广、精度高、便携性好、易于操作等优点，使其成为现代流量测量领域的热门产品之一。
本文将介绍通用智能流速仪计数器的性能指标。
测量精度智能流速仪计数器的测量精度是其最基本的性能指标之一。
通常情况下，测量精度是指流量表输出值与真实值之间的相对误差。
智能流速仪计数器的测量精度与其测量原理、传感器的灵敏度、信号处理和计算方法等因素有关。
在使用智能流速仪计数器进行测量时，应结合具体应用场景和测量需求，选择精度适当的测量仪器，以保证测量结果的准确性和可靠性。
测量范围智能流速仪计数器的测量范围是指其可测量的流量范围。
根据测量原理、传感器类型和精度等因素的不同，智能流速仪计数器的测量范围也各不相同。
一般来说，测量宽度越大，适用范围也就越广。
在使用智能流速仪计数器时，应根据具体测量需求来选择测量范围适当的仪器，以达到最佳的测量效果。
测量介质智能流速仪计数器适用于多种介质的流量监测，包括水、气体、石油等。
由于不同介质的物理性质和流动特点不同，所以在选择智能流速仪计数器进行测量时，应根据所要测量的介质类型来选择适当的计数器型号。
环境条件智能流速仪计数器在使用过程中，需要满足一定的环境条件，以保证其准确性和可靠性。
一般来说，其操作环境温度、湿度、气压等条件应该符合所选流速仪计数器的要求。
此外，智能流速仪计数器也需要保持相对稳定的电源和信号输入，并且应该进行定期校准和维护，以确保其最佳的性能和工作效率。
数据输出方式智能流速仪计数器的数据输出方式通常有两种，即模拟信号输出和数字信号输出。
模拟信号输出是指流速仪计数器将测量结果按照一定比例转化为模拟电压或电流信号输出。
数字信号输出则是通过内置的A/D转换器将测量结果转化为数字信号输出，可以更加准确的反映测量结果。
多普勒雷达在大坝流速监测仪器中的优化与应用
多普勒雷达在大坝流速监测仪器中的优化与应用概要：大坝的安全是至关重要的，定期监测大坝上游水流的流速是确保大坝稳定的关键之一。
多普勒雷达技术作为一种非接触式流速测量方法，经过优化和应用已在大坝流速监测仪器中得到广泛应用。
本文将介绍多普勒雷达在大坝流速监测仪器中的优化与应用，包括多普勒雷达的原理和工作方式、在大坝流速监测中的优势、优化措施以及实际应用案例。
引言：大坝是重要的水利工程设施，负责调节水库的水位和流量，以保障下游人民的生活与工业用水。
然而，如果大坝上游的水流速度超过了安全范围，可能会导致坝体冲刷和破坏，进而对下游地区造成严重影响。
因此，精确、实时地监测大坝上游水流速度对于大坝的安全管理至关重要。
多普勒雷达原理与工作方式：多普勒雷达原理基于多普勒效应，它通过测量目标物移动时回波频率发生的变化来实现流速测量。
当多普勒雷达发射出高频电磁波，并与运动物体产生相对运动时，该物体产生的回波频率与多普勒雷达的发射频率之间存在差异。
根据多普勒效应，这个差异可以用来计算物体的速度。
多普勒雷达的工作方式非常灵活，可以通过改变发射频率、接收波束的角度和距离来适应不同的监测环境和要求。
它可以实现远距离测量、实时监测和非接触测量，具有较高的可靠性和精度。
多普勒雷达在大坝流速监测中的优势：多普勒雷达在大坝流速监测中有许多优势，使其成为流速测量的理想选择。
首先，多普勒雷达是一种非接触式测量方法，不需要安装传感器或仪器直接接触水流，从而避免了传感器与水流之间的物理干扰，降低了测量误差。
其次，多普勒雷达可以实现远距离测量，能够覆盖大坝上游较大范围的水体。
这对于大坝流速监测来说非常重要，因为大坝上游水体的流速可能存在较大的变化，需要进行全面、连续的监测。
第三，多普勒雷达具有较高的精度和稳定性。
它可以实现实时监测，能够以较高的频率采集数据并进行处理。
这使得大坝管理人员可以及时了解大坝上游水流的变化情况，以便及时采取相应的措施。
网络安全中的流量监测技术的使用方法
网络安全中的流量监测技术的使用方法随着互联网的快速发展，网络安全问题成为各个组织和个人所面临的一个重要挑战。
攻击者通过网络攻击手段威胁着我们的数据和系统的安全。
为了保护网络资源和敏感信息的安全性，流量监测技术被广泛应用于网络安全领域。
本文将介绍网络安全中流量监测技术的使用方法。
流量监测是指监控网络中的数据流量并对其进行分析和记录的过程。
通过对网络流量的监测，可以及时发现和定位网络攻击行为，并采取相应的应对措施。
以下是流量监测技术的使用方法：1. 数据包捕获与分析数据包捕获是流量监测的基础。
通过使用网络分析工具，如Wireshark、Tcpdump等，可以捕获网络中的数据包，并对其进行分析。
管理员可以通过捕获的数据包分析网络流量的来源、目的、类型、协议等信息，以便于发现异常流量和攻击行为。
2. 事件日志监测事件日志监测是通过监视系统和应用程序的事件日志来检测潜在的安全事件。
管理员可以使用日志分析工具，如ELK stack（Elasticsearch、Logstash和Kibana）等，对事件日志进行收集、分析和展示。
通过监测事件日志，可以及时发现和应对异常行为，如登录失败、异常访问等。
3. 网络流量分析网络流量分析是通过对网络流量数据进行统计和分析，以发现网络中的异常行为。
管理员可以使用网络流量分析工具，如Snort、Bro等，对网络流量进行实时分析和监控。
通过分析网络流量，可以及时发现和定位潜在的攻击行为，如端口扫描、DDoS攻击等。
4. 威胁情报和黑名单监测威胁情报是指关于网络攻击者和恶意软件等的相关信息。
管理员可以使用威胁情报平台，如VirusTotal、ThreatConnect等，获取最新的威胁情报，并将其与网络流量进行比对和分析。
同时，黑名单监测也是一种常用的流量监测技术，通过对已知的恶意IP地址、域名等进行监测，阻止它们对网络的访问。
5. 异常流量检测异常流量检测是指通过建立基线模型，对网络流量进行监测和分析，以发现与基线模型不符的异常流量。
多普勒计程仪测流速精度考核试验研究
多普勒计程仪测流速精度考核试验研究多普勒计程仪是一种用来测量流体流速的工具，是流量计的一种类型。
它通过利用多普勒效应来测算流体在管子内的流速。
它的测量准确度影响着流速的计算和控制。
因此，考核试验是研究多普勒计程仪测流速精度的关键手段。
多普勒计程仪的工作原理是利用反射面将发送出去的超声波信号反射回来，通过计算回波信号的频率来计算物体的速度。
在流体中测量速度时，多普勒计程仪的声波波长和速度等参数的误差会影响到测量结果的准确性。
因此，需要进行考核试验来确保多普勒计程仪的测量精度。
考核试验应该包括下列方面的内容：1. 流体介质的测量条件。
考核试验应该确保流体介质的稳定流动，温度和压力稳定。
在试验中，应该控制好流体流速的范围和流体密度的变化。
2. 多普勒测量参数的设定。
多普勒测量参数包括采样频率，会声压级，声音速度等，这些参数的选择应该能够保证准确的测量结果。
3. 试验设备的准确性。
试验设备应该能够提供准确的流速测量结果，并且需要根据实际情况不断地进行校准和修正。
在研究中，应该使用精度更高的设备来验证结果。
4. 多个试验样本的样品测量。
考核试验中应该对多个样本进行测试，以确定流速检测系统的准确程度。
对测量结果进行统计分析，确保实验结果的可靠性和精度。
总之，考核试验是研究多普勒计程仪测流速精度的关键手段。
为了获得准确的测量结果，需要仔细考虑试验条件，确定测量参数，对设备进行校准和修正，同时要对多个样本进行测试。
这些努力都是为了确保多普勒计程仪能够更准确地测量流速，提高流量计的计算和控制精度。
为了分析多普勒计程仪测流速的精度，需要进行试验并收集相关数据。
在试验中，常常需要对流速的准确度、采样频率、回波噪声等多个参数进行测量和分析。
下面是一个可能涉及的数据列表。
1. 流速测量值。
这是对流体在管内流动时，多普勒计程仪得出的速度测量结果。
需要多次测量并记录结果，并对所有结果取平均值。
2. 多普勒测量参数。
这包括采样频率、会声压级、声音速度等参数。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
间% 67 8算法的速度源于简单% 在 67 8压缩算法
E+, C A +N 4 O 编码表 中#将一连串的 " 或者 ! 序列使用 =
示#而将相对较短的 " #! 混合序列按源序列编码#
67 8算法的高效性还在于它们是基于 D < = M, 3 C ) N +A M
的压缩数据% 确切来说#67 8压缩数据包含 . 种类 型的字!字面字和填充字% 字面字使用 ! Q) 存储类 4 型#其余比特存储逐位存储位图% 填充字也需要 ! 存储类型#使用另外 ! Q) 存储指示 " #! 序列的 4 Q) 4 指示位# 其 余 位 用 来 存 储 该 填 充 字 包 含 的 字 节 长 度% 通常填充字所包含长度是字面字的整数倍%
,+$ %& ' ( ) ' 结构
和传统数据库一样#以行和列组织数据% 2 3 * 4 5 ) 4 引入了分区可以将数据记录多的表存储在多 2 3 * 4 5 ) 4 个分区% 每个分区是一个目录# 分区内的元数据文
= 4 # 4 T 4 件 RS3 记录分区主要信息# 如分区名( 分区记
录数(分区列数目( 列名( 索引设置信息( 列的数据 类型(分区创建的时间戳以及创建该分区的描述信 息等% 数据分区内的主要文件是数据文件和索引 文件% 数据采用列式存储方式# 将每列数据存储为 一个文件# 数据文件名是该列的列名) 索引文件名 是对应列的数据文件名加上# ) MT后缀% 列名# U * F 文件用来指示该列数据文件中空值的位置% 使用 的数据文件必须转换为二进制文件才能使用% 数 据转换程序读取原始格式的源文件然后按列存储
-. -+位图索引 X H @ A ) C 位图索引由 W 在 !%-V 年提出 & / ' # 最简单
/+建立位图索引
2 3 * 4 5 ) 4 构造位图索引分为 $ 步!划分区间(编码
和压缩%
/. ,+划分区间
的位图索引是基本位图索引# 利用一个位向量表示 被索引属性的某个取值是否在被索引数据中存在% 位图索引由一系列代表索引属性的信息位序列组 成% 属性 的索引如图 ! 所示% 的可能值为 " #! #
3+测试与验证
为了验证该解决方案的性能#将系统部署在西南
J > #网络带宽 ! ] Q) 4 ' * % 系统将流量镜像在 ; ) +E, 某\ T W > "L A M8 3 4 ^ +4 A = S= ) * A; ) +ET 0_ $ &/Q) 4 # !& \ +4 A C "L $ ` A < +" L $ > W a^ 00." ._ .V 8 b #/ ] 5内存#. 块 97 G 7
&' 并#所以只需要进行额外的位逻辑运算&0, %
份目录#
. $ 交换当前工作目录与与备份目录# $ $ 用户对新生成的数据进行数据完整性测试#
选择回滚或者提交%
-. /+01 2 算法
-+$ %& ' ( ) ' 的特点
最主要的特点在于采用列式存储方式# 2 3 * 4 5 ) 4 能够构造丰富的位图索引# 采用独特的位图压缩算 法 67 8应对海量数据的查询# 尤其是范围查询具 有更短的查询响应时间%
/. -+编码
序列表示# 每个位序列被称为位图# 由位图和与位 图相关的信息共同组成位图索引%
编码是分配分区描述符并把分区描述符转换 为位图的过程% 平等编码( 范围编码和间隔编码是 的 $ 种基本编码方法% 2 由基本编码方 2 3 * 4 5 ) 4 3 * 4 5 ) 4 法演变出了多范围编码和多部分编码%
图 ,+位图索引
平等编码是最简单的编码方法#在平等编码中每 一个位图代表一个区间% 如果一个值在特定区间内 就把该区间对应的二进制位置为 !#其余的二进制位
位图索引在数据仓库和在线分析系统等密集查 询中特别有用% 位图索引响应查询速度快的重要原
* V/ *
! " # " $ % &' ( ))* + " ' % $ " ( +, . / 0 . -
* V$ *
工程应用
在以列名命名的文件下% 数据格式转换的过程分 $ 步完成!
! $ 将要转换的数据追加至当前工作目录的备
因是通过对位图进行逻辑位运算实现% 如图 ! 的例
., 的查询#就是通过对 !和 .进 子中如果进行+ Y
行逻辑或运算实现的% 位图索引查询速度快的另一 个原因是对于多个索引的查询结果合并速度快% 因 为每个位图索引的结果都是位图将这些结果进行合
. #$ % 对于每一个可能值都使用由 " 和 ! 组成的位
划分区间是扫描数据文件的值将它们划分到 若干个区间# 生成建立位图索引需要的描述符# 最 基本的划分区间策略是每个值一个区间% 划分区 间的一般策略是使用比列的基数更少的区间# 能够 减少需要使用位图表示的值的个数从而减少索引 大小#缺点在于值的精确度降低# 使用索引无法直 接完成所有查询#需要对边沿区间的值进行候选检 查#通常该 过 程 需 要 的 时 间 会 占 查 询 时 间 的 大 部 分% 从性能角度考虑#不划分区间是更好的策略%
%%% #可以按照十进制把每一个三位数分成 范围 " [ $ 个部分# 每一部分分别 进 行 平 等 编 码% 这 样# 个
由于位图索引自身的特点#位图索引中的每个位 图都含有大量的 "#这种规律使位图易于压缩% 为更 研究人员开发出了具有更快 有效地响应查询#2 3 * 4 5 ) 4
8 减少查询相应时 逻辑位运算能力的压缩方法 67
工程应用
! " # !!"# $%&% ' ( # ) * * +# !""!, $-./# ."!.# "!# "!-
在流量测量系统中的应用 $ %& ' ( ) 'பைடு நூலகம்
康书恒杨子江
" 重庆邮电大学 未来网络实验室#重庆 /"""&0 $
3 * 4 5 ) 4 摘1要通过对当前网络测量系统中数据存储方案的分析引入一种新的基于位图索引的列式数据库 2 的解 8算法减少了索引占用的存 决方案通过对不同查询类型引入不同索引编码方法可以提高查询的效率使用 67
工程应用
3 * 4 5 ) 4 置为 "#每一个位组只有一位置为 !% 在 2 中不
少的位图表解析较小的范围# 因此多级索引的底层 通常采用平等编码%
/. /+压缩
同的编码适用于不同的查询类型% 平等编码适于
Z 类型的等值查询%
范围编码的第一个位图是与该范围编码一致 的平等编码的第一个位图# 范围编码的第二个位图 是平等编码前 . 个位的或运算# 平等编码的第三个 位图是平等编码前三位的与运算# 以此类推范围编 码的第 位是平等编码的前 位的逻辑或运算% 由 于范围编码的最高位都是 ! # 因此范围编码时可以 省略最高位% 范围编码最适合用于单边范围查询% 间隔编码中每一位都是平等编码中的大约总 位数一半的位逻辑或运算% 假如平等编码中划分 了 !"" 个区间#则每一个值都需要 !"" 位的位图来 表示#而在间隔编码中只需要 0! 位位图表示% 间隔 编码的第一个位图是平等编码中的前 0" 个位图的 逻辑或)第二个位图是对应的平等编码中的第二个 位图开始的连续 0" 个位图的或运算% 以此类推#第 个位图是对应平等编码中的第 位开始的大概总 位图数目一半的位的或运算% 间隔编码# 是为双边 范围查询设计的# 然而间隔编码的位图不易压缩# 其使用并不广泛% 多部分编码是将分区分成多个部分然后对每 部分分别进行编码% 比如有! """ 个分区#数字持续
-. ,+列式存储
位图索引最主要缺点在于位图索引的大小随 着基数性的增大线性增长% 67 8 压缩方法通过压 缩每一个位图减少索引的大小# 同时使位图压缩的 处理更有效率% 一般来说# 索引存储在硬盘或者其 他辅助存储器上% 查询时# 在运算之前将索引的相 关部分读取到计算机的内存中% 传统观念认为# 查 询时将部分索引读入内存的时间大于将数据载入 中由于采用了 内存进行运算的时间#然而在 2 3 * 4 5 ) 4 压缩技术#查询时使用压缩位图索引计算位图的时 间多于将位图载入内存消耗的时间% 67 8 算法的 出现不仅提高了压缩位图的计算效率# 而且有效减 少了索引大小%
列式存储方式更适合于数据的存储与查询# 主 要体现在 . 点!第一#同一列的数据类型一致且具有 更高的相似性#采用按列存储的组织形式可以有效 降低数据的基数性# 从而降低位图索引的大小# 节 省存储空间) 第二# 由于在大量数据查询时数据量 非常大#数据按列存储可以避免不相关列数据的读 取#有效提高计算机资源的利用率和加快查询速度%
储空间位图索引可以在查询时快速生成 不需要时删除 通过在网络环境下的测试 证明了该解决方案比基于
9: ;数据库的方案有更高的效率更适合高速网络的测量 3 * 4 5 ) 4 关键词2 位图索引列式数据库按字编码网络测量
*+引+言
流量测量系统通常需要采集每个数据包的信息# 而随着互联网带宽的不断增加由此产生的采集数据 会非常庞大#对这些数据进行快速存储和分析变得越 来越有挑战性% 传统的数据存储方案有. 种!文件系 统存储和关系数据库存储% 文件存储方式架构简 单#数据紧凑# 容易实现# 并能提供较高的压缩比# 适用 于 小 型 监 测 系 统 中# 典 型 的 如 9+< 系 统 & !' % = 4 不过文件存储方式分析效率很低# 数据管理不便# 难以满足大规模( 高速网络的监测要求% 关系数据 库存储方式可以利用数据库提供的 9: ;和丰富的 函数提供灵活的查询和聚合# 在报表创建和数据聚 合方面很有优势# 广泛应用于商业流采集系统# 如 等 & .' # > ) * ? <@ A 4 B C < D? < C C A ? 4 < = #2 C EFA@ A 4 B C < DG = 3 ? FA = 然而关系数据库为了加快查询速度通常会引入索 引#在数据录入时需要更新索引# 这样就会降低了 插入速度并且索引会占用较大的存储空间% 关系数据库由于自身的存储结构和特点#在对海 量数据进行快速分析时存在一些不足#通过不断分析 和探索#我们试图使用非关系数据库解决该问题% 使 用位图索引的 2 是一款追随 @ 3 * 4 5 ) 4 H 9: ;运动的开 类似以列的形式存 源数据库#与 I < +A 4 J 5和 K A = 4 ) ? 3 储用户数据#由美国加州大学伯克利分校劳伦斯伯克