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基于MongoDB的矢量空间数据云存储与处理系统 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,海量空间数据存储与处理日益成为地理信息科学领域的研究热点。其中,矢量空间数据更因其较高的复杂性,成为该类研究的重点问题。本文基于文档数据库,探究了多用户数据存储、矢量空间数据存储、海量矢量空间数据并行处理等问题,给出了存储和处理矢量空间数据的方法。在三层式云存储架构基础上,设计并实现了矢量空间数据云存储与处理系统VectorDB,达到了海量矢量空间数据的高效存储与处理要求。系统采用文档数据库MongoDB存储矢量空间数据,使用OGR库实现不同格式矢量空间数据的转换与存储,并用Hadoop对数据库中的数据进行并行计算,以及用mongo-hadoop作为MongoDB与Hadoop之间的连接器。通过实验对比了VectorDB与PostGIS的矢量空间数据读写性能,并分析了VectorDB与MongoDB在海量数据并行处理性能方面的差异。结果表明:VectorDB具有更好的读取性能和海量数据处理性能,适合多用户不同格式、不同属性矢量空间数据存储,对海量矢量数据存储与处理问题具有参考价值。 相似文献
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<天文学名词>数据库网站是天文学名词审定委员会开展名词审定工作和为广大用户提供名词查询检索以及其它相关服务的网络平台.随着名词审定工作的不断推进和广大用户对名词数据库功能需求的不断增加,原有的网络平台从功能和信息量上都无法满足当前的需求.<天文学名词>数据库新版网站借助成熟的数据库和网络技术,围绕名词的征集、审定、发布、查询检索等环节,充分实现了广大用户和天文学名词审定委员会所需要的功能.提供了更加丰富的信息.介绍了新版数据库及网站的设计原则、实现方法,并从功能需求出发着重介绍后台数据库和用户界面的设计与实现.<天文学名词>数据库网站是一个典型的由数据库驱动的简单网络应用系统,本文所涉及的工作和介绍的经验将为类似应用系统的开发提供切实可行的参考. 相似文献
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