數(shù)據(jù)庫(kù)存取圖片的優(yōu)化算法

張祖蓮 ，李景林 ，王命全 ，李少雪 ，任宏宇

(1.新疆氣象局 新疆興農(nóng)網(wǎng)信息中心，新疆 烏魯木齊 830002；2.新疆維吾爾自治區(qū)人大常委會(huì)辦公廳，新疆 烏魯木齊 830002；3.河南省許昌市94537部隊(duì)司令部，河南 許昌 461101)

互聯(lián)網(wǎng)上幾乎所有網(wǎng)頁(yè)都由圖片和文字組成，許多大型網(wǎng)站都涉及圖片管理功能的實(shí)現(xiàn)。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，由于圖片文件相對(duì)較小，因此比音頻和視頻文件更加便于傳輸。在很多應(yīng)用領(lǐng)域中出現(xiàn)了對(duì)專用的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下圖片數(shù)據(jù)庫(kù)的需求，即利用數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)圖片大量的集中存儲(chǔ)，同時(shí)以網(wǎng)絡(luò)為連接，通過基于HTTP協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)瀏覽器實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)(包括圖片數(shù)據(jù))的遠(yuǎn)程訪問[1]。

網(wǎng)頁(yè)中圖片的加載速度直接影響該網(wǎng)頁(yè)打開速度。訪問者認(rèn)為，打開速度較快的網(wǎng)站質(zhì)量更高、更可信、也更有趣；網(wǎng)頁(yè)打開速度越慢，訪問者的心理挫折感就越強(qiáng)，就會(huì)對(duì)網(wǎng)站的可信性和質(zhì)量產(chǎn)生懷疑。

基于以上情況，如何有效提高網(wǎng)站頁(yè)面打開速度，是每個(gè)網(wǎng)站管理者和開發(fā)人員非常關(guān)注和必須解決的問題。本文通過對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)如何存取圖片的研究，提出了一種優(yōu)化算法。

1 圖片存取的方法分析

目前網(wǎng)頁(yè)上的圖片存儲(chǔ)一般有兩種方法：

(1)將圖片以獨(dú)立文件的形式存放至服務(wù)器中，同時(shí)在數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)應(yīng)表中的文本類型字段中存放該圖片的文件路徑[2]。這種方法具有縮小數(shù)據(jù)表，提高數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)操作速度且容易編程實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)，但是卻造成了圖片及其描述信息的分離，如果數(shù)據(jù)過期或不用而刪掉，對(duì)應(yīng)圖片沒有刪掉，仍占著服務(wù)器空間[1]。

(2)將圖片直接放入數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)應(yīng)表的image數(shù)據(jù)類型字段中，使得圖片和數(shù)據(jù)描述成為一個(gè)整體[3]。這種方法存放的圖片格式很靈活，管理很方便，而且安全性也很好，最重要的是，如果過期或不用的數(shù)據(jù)刪掉，對(duì)應(yīng)的所有圖片及相關(guān)信息也都刪掉，不再占用服務(wù)空間。但是如果圖片越大，占用數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)空間也越大，網(wǎng)頁(yè)打開加載圖片也就越慢[1]。

在目前的研究中，采用第二種方法存取圖片時(shí)，基于移動(dòng)設(shè)置優(yōu)化PNG圖片，在PNG圖片的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，部分?jǐn)?shù)據(jù)塊是可選的，剔除可選數(shù)據(jù)段，對(duì)PNG進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚?，可以有效減少占用空間，優(yōu)化移動(dòng)設(shè)備上的圖片應(yīng)用。圖片處理前后的大小相差很多，結(jié)果很不穩(wěn)定[4]。

本文采用第二種存取圖片的方法，針對(duì)圖片占用數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)空間過大、網(wǎng)頁(yè)加載圖片過慢的問題，提出了優(yōu)化圖片算法。

2 建數(shù)據(jù)庫(kù)建表

本實(shí)驗(yàn)采用轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制的方式將圖片文件的全部數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到image[5-6]字段中，使用時(shí)再通過特定的過程將二進(jìn)制信息轉(zhuǎn)換成原來格式的文件內(nèi)容，從而真正地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的整體存儲(chǔ)，避免了平臺(tái)更換和數(shù)據(jù)移植時(shí)可能帶來的記錄失效問題。

(1)在數(shù)據(jù)庫(kù)SQL 2005中建立testimgbig和testimgsmall兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)；

(2)在兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中分別建表 imgbig和 imgsmall，如表1和表2所示；

表1 imgbig表

表2 imgsmall表

(3)分別在兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中建立Addimgbig和 Addimgsmall兩個(gè)存儲(chǔ)過程。

3 實(shí)驗(yàn)過程

本實(shí)驗(yàn)采用C#編程語言，Visual Studio 2005開發(fā)工具，Microsoft SQL Server 2005數(shù)據(jù)庫(kù)以及 IIS5.0，在服務(wù)器的網(wǎng)站根目錄下建立“tmpimages”及兩個(gè)子文件夾“img1”和“img2”。

3.1 數(shù)據(jù)庫(kù)存取圖片流程

(1)未優(yōu)化圖片存入數(shù)據(jù)庫(kù)流程。將本地圖片上傳到服務(wù)器“tmpimages/img1”文件夾下，在服務(wù)器端將上傳的圖片轉(zhuǎn)化為字符流存入數(shù)據(jù)庫(kù)；

(2)優(yōu)化圖片存入數(shù)據(jù)庫(kù)流程。本地圖片上傳到服務(wù)器“tmpimages/img1”文件夾下，在服務(wù)器端將上傳的圖片進(jìn)行優(yōu)化處理，然后將圖片存到服務(wù)器“tmpimages/img2”文件夾下，同時(shí)將“img2”中剛優(yōu)化的圖片轉(zhuǎn)化為字符流存入數(shù)據(jù)庫(kù)；

(3)讀取圖片流程。連接圖片所在數(shù)據(jù)庫(kù)，找到此圖片表名及字段，然后將對(duì)應(yīng)圖片ID號(hào)的字符流轉(zhuǎn)化為可視圖片。

3.2 相關(guān)核心代碼

(1)將圖片存入數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)核心代碼

(2)優(yōu)化圖片的相關(guān)核心代碼

4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

頁(yè)面加載時(shí)間測(cè)試方法：用秒表在本地機(jī)上測(cè)試。測(cè)試未優(yōu)化和優(yōu)化后各20次，去掉差距較大的4個(gè)，然后取平均數(shù)。

圖片選用使用數(shù)碼相機(jī)拍攝的未處理的圖片 (主要是為了更容易測(cè)試算法有效性)，上傳的所有圖片都是同一張圖片，以便于比較。

進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)備份。當(dāng)備份到 1、10、20張圖片時(shí)，分別備份一次。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示，部分?jǐn)?shù)據(jù)如圖1～圖4所示，測(cè)試頁(yè)面如圖5所示。

表3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

圖1 未優(yōu)化圖片

圖2 優(yōu)化后圖片

圖3 未優(yōu)化1張圖片數(shù)據(jù)庫(kù)備份

圖4 優(yōu)化后1張數(shù)據(jù)庫(kù)備份

圖5 測(cè)試頁(yè)面

在測(cè)試頁(yè)面中，未優(yōu)化圖片和優(yōu)化圖片的顯示從視覺上效果一樣，并沒有出現(xiàn)因?yàn)閴嚎s而丟失像素模糊現(xiàn)象。

由以上數(shù)據(jù)可以看出，本文提出的存取圖片優(yōu)化算法是一種有效的圖片壓縮、優(yōu)化方法，同時(shí)能節(jié)省數(shù)據(jù)庫(kù)容量，明顯提高了網(wǎng)頁(yè)加載圖片速度。在服務(wù)器的“img1”和“img2”文件夾中的圖片可以定期刪除掉，不占用服務(wù)器空間。

本文測(cè)試是在本機(jī)上進(jìn)行的，用了同一張?jiān)瓐D片測(cè)試，明顯看出頁(yè)面加載時(shí)間的差距和數(shù)據(jù)庫(kù)的容量。大型網(wǎng)站有更多圖片，如果采用優(yōu)化算法，將大大減少頁(yè)面加載時(shí)間和數(shù)據(jù)庫(kù)容量，同時(shí)不占用服務(wù)器空間，有效提高網(wǎng)頁(yè)打開速度。

本算法在基于Web網(wǎng)站開發(fā)中對(duì)圖片處理?具有很高的實(shí)用價(jià)值，用C#、Java語言開發(fā)網(wǎng)站都可以借鑒此算法。本文只是在本機(jī)上用該算法對(duì)少量圖片進(jìn)行測(cè)試，當(dāng)有大數(shù)據(jù)量時(shí)，該算法效果將更加明顯。雖然圖片的像素降低從視覺效果上差別不大，但如果對(duì)圖像精確度要求特別高還有待考慮，該算法還有待不斷改進(jìn)和優(yōu)化。

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