在渭南智慧城市大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)建設(shè)過(guò)程中,伴隨著多個(gè)部門海量數(shù)據(jù)逐步的接入,數(shù)據(jù)體量成倍的增長(zhǎng)。對(duì)于平臺(tái)的快速查詢性能要求不斷增加。為了保障平臺(tái)使用者的用戶體驗(yàn),保證查詢的快速性與準(zhǔn)確性,提出一種基于海量數(shù)據(jù)快速查詢技術(shù)。 

【文章來(lái)源】：智能城市. 2019,5(04)

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【部分圖文】：

數(shù)據(jù)量級(jí)對(duì)查詢速度的測(cè)試10

除首位元素或者末位元素。最后，將多級(jí)融合的數(shù)據(jù)塊發(fā)送給上級(jí)服務(wù)器。不斷循環(huán)執(zhí)行此過(guò)程，直到頂級(jí)對(duì)象服務(wù)器將融合后的查詢結(jié)果返回到平臺(tái)應(yīng)用中。1.3實(shí)驗(yàn)測(cè)試借助于渭南市平臺(tái)與數(shù)據(jù)量，針對(duì)目前現(xiàn)有的海量數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)二分法快速查詢與普通查詢算法進(jìn)行測(cè)試對(duì)比，進(jìn)行了如下實(shí)驗(yàn)：（1）測(cè)試數(shù)據(jù)量級(jí)從512MB到1TB逐步上升時(shí)兩種查詢方式的速度比較，如圖1所示。可以看出數(shù)據(jù)量級(jí)越大，二分法查詢的速度越快。數(shù)據(jù)量圖1數(shù)據(jù)量級(jí)對(duì)查詢速度的測(cè)試（2）測(cè)試數(shù)據(jù)量級(jí)為1GB時(shí)數(shù)據(jù)返回結(jié)果條數(shù)與查詢時(shí)間的變化，如圖2所示�？梢钥闯龆址ㄔ跀�(shù)據(jù)查詢結(jié)果上升時(shí)也優(yōu)于普通算法。目標(biāo)查詢數(shù)據(jù)條數(shù)/條圖2數(shù)據(jù)查詢目標(biāo)條數(shù)對(duì)查詢速度的測(cè)試2結(jié)語(yǔ)針對(duì)當(dāng)前渭南智慧城市大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)的現(xiàn)狀，在此提出了一種基于面向?qū)ο蟛⑿杏?jì)算的海量數(shù)據(jù)快速查詢技術(shù)——二分法查詢，解決了平臺(tái)的目前遇到的問(wèn)題。但是還需要在后期的維護(hù)升級(jí)中針對(duì)現(xiàn)狀進(jìn)行優(yōu)化，需要能在后期大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展中尋求更好的解決方案。參考文獻(xiàn)[1]竇鳳云.基于Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)的海量空間信息系統(tǒng)的優(yōu)化[D].天津：天津大學(xué)，2005.[2]張秉強(qiáng).數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化技術(shù)在海量數(shù)據(jù)下的研究與應(yīng)用[D].上海：同濟(jì)大學(xué)，2006.作者簡(jiǎn)介：趙林斌，碩士，研究方向?yàn)橹腔鄢鞘行畔⒒ㄔO(shè)。65432105.512.43普通查詢二分法查詢3.551.871.510.65512MB1GB512GB1TB1.410.8時(shí)間/s21.510.50普通查詢二分法查詢1.531.581.681.891.281.241.141.03102050100時(shí)間/s


本文編號(hào)：3228174