海量空间数据库建设策略

海量数据处理面试题

1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？方案1：可以估计每个文件安的大小为5G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。 s 遍历文件a，对每个url求取，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为）中。这样每个小文件的大约为300M。 s 遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000各小文件（记为）。这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件（）中，不对应的小文件不可能有相同的url。然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。 s 求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_set中。然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。方案2：如果允许有一定的错误率，可以使用Bloom filter，4G内存大概可以表示340亿bit。将其中一个文件中的url使用Bloom filter映射为这340亿bit，然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloom filter，如果是，那么该url应该是共同的url（注意会有一定的错误率）。 2. 有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。方案1： s 顺序读取10个文件，按照hash(query)%10的结果将query写入到另外10个文件（记为）中。这样新生成的文件每个的大小大约也1G（假设hash函数是随机的）。

海量数据处理笔试面试题4

海量数据处理专题（一）——开篇 2010-10-08 13:03 转载自08到北京最终编辑08到北京大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。本贴从解决这类问题的方法入手，开辟一系列专题来解决海量数据问题。拟包含以下几个方面。 1.Bloom Filter 2.Hash 3.】 4.Bit-Map 5.堆(Heap) 6.双层桶划分 7.数据库索引 8.倒排索引（Inverted Index） 9.外排序 10.Trie树 11.MapReduce 海量数据处理专题（二）——Bloom Filter 2010-10-08 13:04 【转载自08到北京最终编辑08到北京【什么是Bloom Filter】 Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。Bloom Filter的这种高效是有一定代价的：在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合（false positive）。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。而在能容忍低错误率的应用场合下，Bloom Filter通过极少的错误换取了存储空间的极大节省。这里有一篇关于Bloom Filter的详细介绍，不太懂的博友可以看看。【适用范围】

(重点学习)海量数据处理方法总结

海量数据处理方法总结大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu，google，腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1 Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集。基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit 数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为

基于arcsde的空间数据库的设计与建立

基于ArcSDE的空间数据库的设计与建立摘要：随着地理信息系统的发展，传统的以文件形式管理、存储地理空间数据的方式已不能满足现在应用的需求。针对以上问题，本文通过arcsde对空间数据进行管理，使空间数据和属性数据统一存储在面向对象的关系型数据库（sql server）中，实现统一、高效的管理。关键词：空间数据库；属性数据；arcsde 围绕空间数据的管理，前后出现了几种不同的空间数据管理模式：纯文件模式、文件结合关系型数据库的管理模式、全关系型数据库管理模式和面向对象的数据库管理模式。前两种方式都是将空间数据和属性数据分离存储，这样往往会产生诸多问题：1.空间数据与属性数据的连接太弱，综合查询效率不高，容易造成空间数据与属性数据的脱节；2.空间数据与属性数据不能统一管理，实质上是两套管理系统，造成资源的浪费和管理的混乱，数据一致性较难维护；3.由于空间数据不能统一在标准数据库里存放，造成空间数据不能在网上共享。而面向对象数据库管理系统技术还不够成熟，并且价格昂贵，目前在gis领域还不够通用。所以在较长时间内，还不能完全脱离现有关系型数据库来建设gis空间数据库。arcsde是esri公司提供的一个基于关系型数据库基础上的地理数据库服务器。同一些数据库厂商推出的在原有数据库模型上进行空间数据模型扩展的产品（如oracle spatial）不同，esri的arcsde 的定位则是空间数据的管理及应用，而非简单的数据库空间化。

1.系统目标建成一个多级比例尺(100万、25万、5万、1万)矢量、栅格以及航空影像、遥感影像(tm,spot)的c/s结构基础地理空间数据库,便于对空间数据有效的管理、分发和应用。 2.总体设计方案系统总体技术方案设计在充分考虑实际应用环境及应用需求的基础上,结合考虑国际国内发展的主流趋势和平台产品的功能与性能来完成。 2.1技术路线空间数据库建设应放弃数据文件式的管理方式,采用大型关系数据库管理系统(sql server)管理空间数据，arcsde作为sql server 2008和arc/info或其他地理信息系统软件的接口, vb/vc/delphi/java/c#为前端应用开发工具。其中，空间数据通过arcsde存储在sql server 2008数据库。arcsde是基于c/s计算模型和关系数据管理模式的一个连续的空间数据模型，借助这一模型,可将空间数据加入到数据库管理系统(rdbms)中去[1]。arcsde 融于rdmbs后,提供了对空间、非空间数据进行高效率操作的数据接口。由于arcsde采用c/s体系结构，大量用户可同时针对同一数据进行操作。arcsde提供了应用程序接口(api)，开发人员可将空间数据检索和分析功能集成到应用工程中去，以完成前端的应用开发,最终提供数据的存储、查询和分发服务。如图1所示：图1结构图

常用大数据量、海量数据处理方法 (算法)总结

大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu goog le 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m 的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任

意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg 表示以2为底的对数)。举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用6 4字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个

校园基础地理空间数据库建设设计方案

校园基础地理空间数据库建设设计方案遥感1503班第10组（杨森泉张晨欣杨剑钢熊倩倩）测绘地理信息技术专业昆明冶金高等专科学校测绘学院 2017年5月

一．数据来源二. 目的三 .任务四. 任务范围五 .任务分配与计划六．小组任务分配七. E-R模型设计八．关系模式九．属性结构表十．编码方案

一．数据来源原始数据为大二上学期期末实训数字测图成果（即DWG格式的校园地形图）导入GIS 软件数据则为修改过的校园地形图二．目的把现实世界中有一定范围内存在着的应用数据抽象成一个数据库的具体结构的过程。空间数据库设计要满足用户需求，具有良好的数据库性能，准确模拟现实世界，能够被某个数据库管理系统接受。

三．任务任务包括三个方面：数据结构、数据操作、完整性约束具体为： ①静态特征设计——结构特性，包括概念结构设计和逻辑结构设计； ②动态特性设计——数据库的行为特性，设计查询、静态事务处理等应用程序； ③物理设计，设计数据库的存储模式和存储方式。主要步骤：需求分析→概念设计→逻辑设计→物理设计原则：①尽量减少空间数据存储冗余；②提供稳定的空间数据结构，在用户的需要改变时，数据结构能够做出相应的变化；③满足用户对空间数据及时访问的需求，高校提供用户所需的空间数据查询结果；④在空间元素间为耻复杂的联系，反应空间数据的复杂性；⑤支持多种决策需要，具有较强的应用适应性。四、任务范围空间数据库实现的步骤、建库的前期准备工作内容、建库流程步骤：①建立实际的空间数据库结构；②装入试验性数据测试应用程序；③装入实际空间数据，建立实际运行的空间数据库。前期准备工作内容：①数据源的选择；②数据采集存储原则；③建库的数据准备；④数据库入库的组织管理。建库流程：①首先必须确定数字化的方法及工具；②准备数字化原图，并掌握该图的投影、比例尺、网格等空间信息；③按照分层要求进行

浅议地理信息系统与空间数据库建设

浅议地理信息系统与空间数据库建设发表时间：2019-05-06T16:38:47.200Z 来源：《防护工程》2019年第1期作者：蔡云霞 [导读] 对于城市范畴中的所有空间数据，赶着全方位的管理作用，通过对地图的数据化处理，进而实现对各种信息的系统化储存。内蒙古自治区第七地质矿产勘查开发院内蒙古呼和浩特 010020 摘要：该文阐述了在地理信息系统建设过程中,地图数据库、空间数据库的作用与差别。针对我国现阶段地理信息系统建设的现状,分析了现阶段同时建立与维护空间数据库与地图数据库的必要性。指出了随着空间数据库技术的发展,空间数据库最终将取代地图数据库,同时提供多比例尺地图服务及各种时空尺度的地理信息服务。一、地理信息系统与空间数据库的相关简介地理信息系统又称“地学信息系统”，是一种特定的十分重要的空间信息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层空间中的有关地理分布数据进行加工处理的技术系统。而所谓的空间数据库，正是以空间数据为基础，力辅这以计算机硬件力量的支撑和扶持，实现对相关数据的处理活动，以实现提供空间动态层面的多元化，从根本上提升城市服务的质量的一种技术操作手段。空间数据库是地理信息系统中的基础与核心元素，对于城市范畴中的所有空间数据，赶着全方位的管理作用，通过对地图的数据化处理，进而实现对各种信息的系统化储存。二、空间数据库的特点 GIS空间数据库与普通的数据库在模型及功能上有很大的差别,总的来说,空间数据有以下特征。空间特征:每一个空间对象具有空间坐标。除了通用数据库管理系统或文件系统关键字索引和辅关键字索引以外,一般都需要建立空间索引。非结构化特征:空间数据不满足结构化的要求。将一条记录表达一个空间对象时,它的数据项有可能是变长的。例如,一条弧段的坐标,其长度将是不可预料的;此外,一个对象也可能包含另外的一个或多个对象。空间关系的特征:空间数据中记录的拓扑信息表达了多种的空间关系。该种拓扑数据结构一方面既方便了空间数据的查询和空间分析,另一方面也给空间数据的一致性和完整性维护增加了复杂性。海量数据特征:空间数据库是海量数据。由于空间数据量大,需要在二维空间上划分出块或者图幅,垂直方向上分层来组织。由于空间数据的如上几个特征,当前通用的关系数据库系统难以满足要求。而大部分GIS软件将采用混合管理的模式――即用文件系统来管理几何图形数据,用商用的关系数据库管理属性数据。但是存在的问题是,文件管理系统的功能较弱,特别在数据的安全性、以及一致性、完整性、并发控制、数据损坏后的恢复方面都缺乏基本的功能。所以GIS 开发商一直在寻找商用数据库管理系统来同时管理图形和属性数据。三、空间数据库构建中的数据分析空间数据库在实际构建前需对设计的用途以及应用对象进行确认，确保空间数据分析能够为数据库的构建奠定良好的基础。具体数据分析过程中主要体现在三方面，即：首先，做好数据库应用对象的调查工作。通过对应用对象的调查了解信息的需求以及信息处理内容，以此为依据确定空间数据库的构建目标。其次，对数据研究范围进行确定，主要包括区域边界与地理控制点两方面。最后，保证源数据的准确性。为使空间数据库中的数据具有参考价值，需注意综合考虑调查资料与其数学精度，如地物间是否在逻辑上保持一致或图面的相关表示是否准确等。尤其要求在构建前应使各坐标系统进行统一，避免出现数据不统一的情况。四、空间数据库分类空间数据可分为矢量数据和栅格数据两大类。矢量数据用点、线、面等来描述现实世界,表达地表信息,通过坐标值来定义,是数学的表达方式。栅格数据用一定的空间分解力来解析地表的信息,通过灰度、色调来定义。以前矢量数据以其数据结构严密,拓扑关系完善、数学分析方便、图形输出精美、数据记录量小等诸多的优点而为广大GIS用户青睐,但随着计算机硬件的发展,制约栅格数据的硬件问题得到解决。国民经济的快速发展,对制图周期和更新周期提出了更高的要求,矢量数据复杂的内容、漫长的采集期,不便快速更新的缺点反而越来越突出。现在栅格数据和矢量数据相互相成,互相转化,使矢量图的内容相对数字地形而言,内容大为减少,缩短了矢量数据生产和更新的周期。五、我国的空间数据库建设问题与改进策略 5.1我国现行基础空间数据库的建设过程我国在建设地理信息系统的初期，很多人由于对数据库这一概念理解不透彻，导致把地理数据库和空间数据库弄混淆，所以在两个数据库中分别含义对方的数据信息。还有一些空间数据库在设计初期不合理，无法满足地图数据库的要求。为此，在以后的建设过程中采用直接对已有地形图进行数字化，或者在进行地形图生产的同时，利用同一数据源，采用与地形图相同的地理要素建立空间数据库。 5.2现有空间数据库建设存在的问题由于人们对两个数据库理解的不够透彻，所以在空间数据库后期制作方面也出现了诸多问题。常常出现在同一个区域利用逻辑关系把相关的地理信息分隔开来；在数据库中记录信息不全面，设计结构不合理；在数据库中存在大量人工处理过的地理信息。这样不仅给数据空间带来很大的负担，而且还降低了提供地理信息系统的应用能力。 5.3未来空间数据库建设思路在充分了解地图数据库和空间数据库之后，知道它们是两种完全不同的数据库。为此，在以后的建设中要集中到这两个方面：其一，对空间数据库的更新和改造。从不同角度出发，提高提取地理信息的速度，数据的精度和准确度；加强管理，对每一条信息进行有效操作；加强对信息的安全把控，防止数据泄露，并进行有效分类，统一标准。其二，对地图数据库的建立和更新。明确地图的符号化，统一标准，提高对数据的挖掘能力，加强地图制图综合能力。当这些问题都得到解决时，就证明了地理信息系统在技术方面有了很大的提高，在信息储存方面也可以及时的更新，不用在大量积攒无用的信息。六、我国发展地理信息系统与空间数据库建设的基本途径虽然我国在地理信息系统与空间数据库建设的发展历程中，已经存在了20多年的研究历程，但如令人欲改变停滞不前的初级阶段，仍然需要基本途径的转换和更新。第一，要在新兴的空间数据库的工作上，夯实其更新创造的基础。更新空间数据库，主要包括实现对地理信息速度和精确度的增长，自动化程度的增强，同时也要促进数据系统的人为管理。第二，对于传统通用的地图数据库，也要进行适度的改造，对于地图数据库中的系统功能的优化，主要包括三个方面：图形的符号化动作，以便解决地理信息的合理表示问题；地图制图综

人口分布空间数据库设计书

人口分布空间数据库设计书 1）概念设计概念设计是通过对错综复杂的现实世界的认识与抽象，最终形成空间数据库系统及其应用系统所需的模型。具体是对需求分析阶段所收集的信息和数据进行分析、整理，确定地理实体、属性及它们之间的联系，将各用户的局部视图合并成一个总的全局视图，形成独立于计算机的反映用户观点的概念模式。概念模式与具体的DBMS无关，结构稳定，能较好地反映用户的信息需求。表示概念模型最有力的工具是E-R模型，即实体-联系模型，包括实体、联系和属性三个基本成分。用它来描述现实地理世界，不必考虑信息的存储结构、存取路径及存取效率等与计算机有关的问题，比一般的数据模型更接近于现实地理世界，具有直观、自然、语义较丰富等特点。本设计书中的E-R模型如图1所示：图1 E-R模型 2）逻辑设计在概念设计的基础上，按照不同的转换规则将概念模型转换为具体DBMS支持

的数据模型的过程，即导出具体DBMS可处理的地理数据库的逻辑结构(或外模式)，包括确定数据项、记录及记录间的联系、安全性、完整性和一致性约束等。导出的逻辑结构是否与概念模式一致，能否满足用户要求，还要对其功能和性能进行评价，并予以优化。 2.1要素分类我们制作、统计的地理信息数据应该提供准确、可靠、经得起专业部门检验的地理信息，这就要求测绘部门和相关专业部门应该有一致的地理要素的定义和分类体系。依据GB/T 13923-2006《基础地理信息要素分类与编码》将地理要素分为了地位基础、水系、居民地及设施、交通、管线、境界与政区、地貌、植被 2.2 数据层设计 GIS的数据可以按照空间数据的逻辑关系或专业属性分为各种逻辑数据层或专业数据层，原理上类似于图片的叠置。在进行空间分析、数据处理、图形显示时，往往只需要若干相应图层的数据。数据层的设计一般是按照数据的专业内容和类型进行的。数据的专业内容的类型通常是数据分层的主要依据，同时也要考虑数据之间的关系。如需考虑两类物体共享边界(道路与行政边界重合、河流与地块边界的重合)等，这些数据间的关系在数据分层设计时应体现出来。不同类型的数据由于其应用功能相同，在分析和应用时往往会同时用到，因此在设计时应反映出这样的需求，即可将这些数据作为一层。本设计书中的数据层设计如表2所示：表2 数据层设计 2.3关系数据表本设计书中的关系数据表如表3-表6所示：

如何处理数据库中海量数据,以及处理数据库海量数据的经验和技巧

如何处理数据库中海量数据，以及处理数据库海量数据的经验和技巧疯狂代码 https://www.360docs.net/doc/cf14709985.html,/ ?:http:/https://www.360docs.net/doc/cf14709985.html,/DataBase/Article11068.html 海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。　基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。 ;如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。二、软硬件要求高，系统资源占用过高对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：一、选用优秀的数据库工具现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用 Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘，傲博知识库等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。二、编写优良的程序代码处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。三、对海量数据进行分区操作对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。四、建立广泛的索引对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。五、建立缓存机制当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。六、加大虚拟内存如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为

基于一种海量数据处理分析系统设计文档

中科基于一种海量数据处理分析系统的设计文档一、海量数据处理的背景分析在当前这个信息量飞速增长的时代，业的成功已经越来越多地与其海量数据处理能力相关联。高效、迅速地从海量数据中挖掘出潜在价值并转化为决策依据的能力，将成为企业的核心竞争力。数据的重要性毋庸置疑，但随着数据的产生速度越来越快，数据量越来越大，数据处理技术的挑战自然也越来越大。如何从海量数据中挖掘出价值所在，分析出深层含义，进而转化为可操作的信息，已经成为各互联网企业不得不研究的课题。数据量的增长，以及分析需求的越来越复杂，将会对互联网公司的数据处理能力提出越来越高的要求、越来越大的挑战。但每一个场景都有其特点与功能，充分分析其数据特性，将合适的软件用在合适的场景下，才能更好地解决实际问题。二、海量数据处理分析的特点（一）、数据量大，情况多变现在的数据量比以前任何时期更多，生成的速度更快，以前如果说有10条数据，繁琐的操作时每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，情况多变，手工操作是完不成任务的。例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序将会终止。海量数据处理系统的诞生是输入层每个神经元的输入是同一个向量的一个分量，产生的输出作

为隐藏层的输入，输出层每一个神经元都会产生一个标量结果，所以整个输出层所有神经元的输出构成一个向量，向量的维数等于输出层神经元的数目在人工神经网络模型中，各个神经元通过获取输入和反馈，相对独立地进行训练和参数计算。其拓扑结构的重要特点便是每一层内部的神经元之间相互独立，各个层次间的神经元相互依赖。由于各个层次内部神经元相互独立，使得各个层次内部的神经元的训练可以并行化。但由于不同层之间的神经元具有相互依赖关系，因此各个层次之间仍然是串行处理的。可以将划分出的每一层内部的不同神经元通过map操作分布到不同的计算机上。各个神经元在不同的计算终端上进行训练，在统一的调度和精度控制下进行多个层次的神经元的训练，这样神经网络算法的训练就可以实现并行化。训练结束后，同样可以通过每层内节点的并行化处理快速地得到输出结果。在神经网络算法中，每层内的节点都可以进行并行化处理，并行化程度非常高。（二）、软硬件要求高，系统资源占用率高各种应用对存储系统提出了更多的需求，数据访问需要更高的带宽，不仅要保证数据的高可用性，还要保证服务的高可用性；可扩展性：应用在不断变化，系统规模也在不断变化，这就要求系统提供很好的扩展性，并在容量、性能、管理等方面都能适应应用的变化；对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，对电脑的内存、显卡、硬盘及网络都要求相对较高！其中对网络要求高的原因是因为其引入目前最前沿的“云端计算”好多东西都要从网络上调用；对硬盘要求是最高的，用SATA6.0的固态硬盘，对整机性能限制比较大的就是高速系统总线对低速硬盘传输，32位的系统，最大只能认到3.5G内存，就是说，不论你装几根内存条，装多大容量的内存条，你装8G的，它也只能用到3.5G，64位的系统就可以突破了这个限制。如果你的电脑配置不是特别高的话，XP是比较好的选择。32位的XP是最低要求。基于23G互操作测试生成23G互操作测试报告测试起始点时间、测试终止点时间、 3G网络驻留时间（秒）、2G网络驻留时间（秒）、3G覆盖总采样点、3G覆盖总采样点不同区间数量统计、3G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、2G覆盖总采样点、2G覆盖总采样点不同区间数量统计、2G覆盖总采样点不同门限范围内数量统计、3G到2G重选成功次数、2G到3G重选成功次数、3G到2G切换尝试次数、3G到2G切换成功次数、切换掉话次数和其它掉话次数。

数据库设计方案

数据库设计方案一.概述数据库内容: 1、数据源分析: 1、1空间数据空间数据主要包括各类基础地图数据、专题地图数据、遥感影像数据这此数据必须经过数字化,形成矢量图形,并附有属性数据。以便日后进行空间分析处理1、1、1基础地图数据包括各基础地理要素地图,比例尺。。。,主要有省、县、乡(镇)三级行政界限、道路、居民地、水系以及等高线(DEM)地图。 1、1、2专题地图数据主要包括县域内各类资源不同年份的分布图以及各种专题地理要素图,比例尺在。。。。,具体有土地利用现状图、土壤图、森林图、草(绿)地图、气象图及地貌图等。 1、1、3遥感影像数据 1、2属性数据 1、2、1社会经济属性数据主要指县、乡、村反映地区社会经济概况的多种数据,如人口数量、国民收入、产业结构等,具体包括:人口与劳动力的数量:、结构与增长率;国民经济统计数据,如经济结构、发展水平、人均收入、国民生产总值以及其她与生产有关的数据。 1、2、2自然属性数据包括多年平均气温数据、各年积温数据、太阳辐射、湿度、年平均降水量;种植业构成,各类农作物的历年产量、播种面积等统计数据:林业、畜牧业、渔业等方面的数据,包括面积、总量等;水资源状况:地表水、地下水、可利用水资源的总量,水资源开发利用率、水质、用水结构此外还有主要自然灾害数据,如水灾、旱灾、雹灾等数据。 1、3照片与视频数据由于人类对各类彩色图片以及动态视频具有最敏感的接受效应,因此有必要对调查样区相应资源进行拍照与摄像,图片存成tif格式,视频制成avi动画对于同一样区应该采集不同年份的照片与视频数据,这样能够鲜明地对比出各类资源动态变化的情况。 2、数学规则: 投影坐标比例尺 3、数据编码: 1)字符编码适用于反映各个专题因子的空间地理位置与专题属性,各个专题分类体系形成相对独立的编码系统。 2)数字编码适用于建立数字模型后经过标准化处理的具体专题内容,实际上就是专题分类体系的定量化反映。所有专题因子的标准化处理结果采用统一的编码方

海量数据处理小结

海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。三、要求很高的处理方法和技巧。这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢，我把我所知道的罗列一下，以供大家参考：一、选用优秀的数据库工具现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。二、编写优良的程序代码处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。三、对海量数据进行分区操作对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。四、建立广泛的索引对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。五、建立缓存机制当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。六、加大虚拟内存如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为1GB，1个P4 2.4G的CPU，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096M的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为4096*6 + 1024 = 25600 M，解决了数据处理中的内存不足问题。七、分批处理海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。八、使用临时表和中间表数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按

面向空间数据库建设的插件式开发与应用_宋碧波

收稿日期：2014-09-19。项目来源：矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室开放基金资助项目（KLM201411）。面向空间数据库建设的插件式开发与应用宋碧波1，张立朝1，石?晶1，郭秀丽1 （1.河南省基础地理信息中心，河南郑州 450000）摘?要：针对传统基础地理信息数据库建设过程中工作效率低下、数据质量不易控制等问题，提出数据库建设的插件式开发方式。通过采用ArcGIS Add-In 桌面定制开发技术，实现了数据格式批量转换、智能编辑和专项质检等功能，利用已有成熟商业软件的功能接口，有效避免功能的重复开发。研究成果对实际生产过程中的批量入库和质量控制起到重要的作用。关键词：ArcGIS Add-In ；数据库建设；插件式开发中图分类号：P208 文献标志码：B 文章编号：1672-4623（2015）05-0086-03 国家测绘地理信息局于2013年在全国范围内实施1∶10 000数据库整合升级项目[1]，在对DLG 数据建库的过程中，主要涉及坐标转换、格式转换、分类代码转换、要素编辑、属性项编辑、数据结构重组等一系列数据编辑、转换与质检工作。常规作业方式主要采用手工处理，从而导致数据量大、效率低、数据结构不统一、数据质量难以控制等问题[2]。采用程序建库的方式能够有效解决上述问题。借助程序读入数据可有效避免手工入库效率低下的问题。然而，目前采用程序入库方式主要基于组件式开发，不仅开发周期长，并且不能有效利用已有程序的接口，从而造成已有程序功能的浪费，重复开发的现象普遍存在[3]。鉴于上述情况，本文提出一种地理信息数据库建设的插件式开发方式。采用ArcGIS Add-In 桌面扩展功能开发，实现数据格式转换、编辑、质量检查等功能，解决数据库建设中效率低下、结构不统一、质量难以控制等问题。 1?ArcGIS?DeskTop?Add-In 早期ArcGIS（8.0之前版本）通过使用ArcInfo Workstation 提供的宏语言AML 来进行单纯的二次开发，ArcGIS10.1及以后版本中不再支持Workstation 环境。基于ArcObject 组件进行C/S 开发主要分为基于ArcGIS Desktop 进行自定义应用扩展和利用ArcGIS Engine 建立自己的应用等。ArcGIS Desktop 桌面应用扩展开发分为客户定制开发、VBA 开发和使用编程语言进行嵌入式开发。客户定制开发只需对已有工具进行重新组合即可；基于VBA 开发可以实现大部分功能的定制，ArcGIS10.0以后版本中将不再包含该模块；基于ArcObject 的开发方式，利用支持COM 的编程语言进行系统功能开发，通过对编译后的DLL 进行注册，从而将该功能添加到系统中。另外，为了满足用户在数据批处理及功能定制方面的需求，ArcGIS ToolBox 提供了模型制作、编写脚本工具等方式，通过对已有工具进行重组合实现数据的流程化处理，或利用Python 语言编写脚本工具实现数据的批处理，这从一定程度上减少了用户处理数据的负担。 ArcGIS Add-In 是ArcGIS 10.0以后提供的一种全新的桌面定制开发方式，它能够根据用户需求快速扩展桌面功能，与VBA、Engine 等开发方式相比具有易创建、易共享、更安全、易安装管理等突出特点[4]。在ArcGIS Desktop 原有功能基础上根据实际需求进行特殊功能的定制开发，扩展桌面上现有功能，最大程度满足用户的操作需求。基于Add-In 的开发模式使程序开发周期大大缩短，能够直接享用已有功能，并且使界面交互功能的开发更加简单，开发过程、呈现形式更加灵活。考虑到Add-In 的以上优势及实际生产任务在时间上的紧迫性，最终采用该方法对ArcMap 桌面功能进行扩展以解决实际生产问题。 2?总体设计与功能实现 1∶10 000基础地理信息数据库建库项目中存在大量数据的格式转换、坐标转换、投影信息编辑、要素几何及属性信息编辑、几何及属性精度控制、图层结构与拓扑关系检查等工作，是项目实施过程中的主要工作内容，占用时间较多。以上归纳起来可以分为数据转换、数据编辑、质量检查3类。2.1?数据转换数据转换主要包括常用数据格式间的转换和同一椭球基准下坐标系统间的转换。不同数据采集系统间或同一软件系统中都涉及到数据存储格式转换的问