NoSQL数据库中的空间大数据分布式存储实现研究

沈洋

摘 要：随着我国社会发展进程的不断加快，各项新型技术的不断创新和研发，在实际工作开展中，也自然产生了更多的亟待处理存储数据。传统的数据库已经无法顺应，现阶段我国信息化时代的发展进程。由此本次研究展开基于NoSQL数据库的空间大数据分布式存储实现分析。经研究发现此种方法能够有效实现大数据的实时处理，相较传统数据库技术存在明显的技术优势。

关键词：NoSQL数据库；空间大数据；分布式存储

自21世纪发展至今，在计算机信息技术的飞速发展，及网络平台的多领域应用现状下，不同硬件设备更是在逐步更新换代，来满足现阶段我国的信息技术不断发展的整体需求，因而致使整体数据产生了极为快速的增长，迈向大数据时代。但是这并非等同于所有的数据都是结构化数据，包括视频、音像、图片等，都属于非结构化数据。[1]而传统的数据库技术只能够储存以数据为主的有关信息，并未能够满足对如上此种非结构化数据的保存，更甚至则无法实现对海量数据的顺利存储。[2]由此本次研究针对NoSQL数据库中，空间大数据分布式存储技术展开研究。

1 NoSQL数据库数据库存储技术

1.1 NoSQL数据库存储技术概述

NoSQL数据库通常又被称之为非关系型数据库，主要是为了顺应现如今我国的整体时代发展需求，实现对文本型数据、声音、视频型数据存储的新型技术。[3]不仅具备了存储量较大、存储类型灵活多变、实用性较强的高效率技术特点，同时还能够有效拓展数据模式，从而实现非结构化数据存储。

1.2 NoSQL数据库存储优势类别

NoSQL数据库通常能够实现对所监测数据的类别转变存储，由于针对数据实现采集过程中，通常需要面临较大的数据，那么此种情况下则需要读取大量的数据信息，因而针对数据的存储要求，就需要支持海量的数据信息存储及读取。实现在EMD基础之上的数据存储，而这系列化的信息更表明，[4]无论是滤波或者是频率，NoSQL数据库都能够确保数据的存储效果，相较EMD明显较好。NoSQL数据库的存储类别主要包括三种：其一就是键值对存储，能够实现鍵索的快速查询；其二就是文档存储；其三则为列存储，能够针对无论结构化或者半结构化数据均能够方便读取，降低数据的整体压缩难度。

2 NoSQL数据库空间大数据存储策略

2.1 空间大数据存储及管理系统

针对空间大数据所实现的分布式存储及管理系统，所具备的管理、存储、流动式大数据能力，还包括能够针对流式数据的实时存储管理，确保数据信息提取的速率，最快支持系统的应用，空间数据存储管理系统结构（如下图所示）。

空间数据存储管理系统结构图

在空间数据存储子系统中，通过实现内存的综合数据库、有关传统空间数据库、NoSQL数据库，实现三者之间的综合系统能力，能够有效提供流式数据处理能力，满足对传统书库的快速查询，针对大数据的分析及分布式处理能力。在内存数据库中，作为该系统中运行相对较为高效的数据化操作层，I/0系统的整体处理速度，相较传统数据库技术明显较快，通常均为超出10倍以上；传统空间数据库，能够针对大数据的存储提供更加集中化数据存储能力。同时还能够确保整个空间大数据分布式存储系统，能够具备针对空间数据的系统GIS能力，确保整个管理系统实现的数据功能不退化；分布式存储系统，则能够实现基于NoSQL数据库的分布式存储系统，作为大数据化仓库，更好的为空间大数据，提供相应的成本较低、具备较高拓展性、通用性、较高通量I/O的持久化数据存储及提取功能。

2.2 NoSQL数据库关键技术

在基于NoSQL数据库的空间大数据分布式存储实现中，该系统的关键技术主要包括如下几类：

其一基于NoSQL数据库能够实现对空间数据的存储功能。MongoDB作为一种文档形式所存在的NoSQL数据库，在系统中所形成的不同空间对象之间映射关系均存在较大不同；其二在NoSQL数据库中所实现的针对空间大数据，有关存储处理的组织化存储结构。该技术主要是在MongoDB中Replica Set数据集群以及Sharding集群。在实际的数据存储工作开展中，要想确保数据存储的准确实时性，就要注意应用场景这一问题。在本次研究中确保经过多次优化性验证，借助地理范围所决定的外部化分片，构建Sharding集群；其三在NoSQL数据库中空间大数据能够快速技术，除了有关空间数据的组织结构，会很大程度的对数据提取速率造成影响，那么如何实施空间索引有关策略，就成为现如今提升整体数据访问速率的重要问题；其四就是针对数据存储所实现的调度合理问题，针对空间大数据有关问题加以高效分析，同时将访问频次较高的热点数据，直接存储于内存数据库，形成高通量I/O。

3 结语

处于当前信息化大数据时代背景下，大数据空间数据分布式存储，通过与传统数据库技术中的关系型数据库GIS功能相结合，实现基于NoSQL数据库的大数据分布式存储功能，行之有效的满足了现如今对各类大数据的存储需求，经研究发现此种方法能够有效实现大数据的实时处理，相较传统数据库技术存在明显的技术优势。

参考文献：

[1]吴燕波，薛琴，向大为，等.云平台下的NoSQL分布式大数据存储技术与应用[J].现代电子技术，2016，39（9）：44-47.

[2]李绍俊，杨海军，黄耀欢，等.基于NoSQL数据库的空间大数据分布式存储策略[J].武汉大学学报（信息科学版），2017，42（2）：163-169.

[3]文棒棒，曾献辉.面向工业4.0的多表架构与NoSQL大数据集成的数据存储策略研究[J].微型机与应用，2016，35（18）：6-9.

[4]陈阳，江彤彤，李芳.基于NOSQL的大数据存储安全性分析[J].电子世界，2016（19）：150-151.