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    多源海量遙感數(shù)據(jù)分頁查詢策略的優(yōu)化研究

    2014-12-02 01:13:34徐故成崔賓閣
    計(jì)算機(jī)工程 2014年8期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)源頁面

    徐故成,崔賓閣,2

    (1.山東科技大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,山東 青島 266590;2.國(guó)家海洋局第一海洋研究所,山東 青島 266061)

    1 概述

    隨著Internet 的發(fā)展和遙感技術(shù)的成熟,遙感圖像的數(shù)據(jù)來源越來越多,數(shù)據(jù)量急劇增長(zhǎng),呈現(xiàn)出海量和分布存儲(chǔ)的特征[1],這對(duì)傳統(tǒng)的遙感圖像檢索系統(tǒng)的查詢效率帶來嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。分頁是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速檢索的手段之一,目前已被廣泛應(yīng)用在遙感數(shù)據(jù)檢索系統(tǒng)中,如中國(guó)科學(xué)院對(duì)地觀測(cè)與數(shù)字地球科學(xué)中心的存檔衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)目錄服務(wù)系統(tǒng)、北京大學(xué)的遙感圖像Web 發(fā)布系統(tǒng)等[2-3]。傳統(tǒng)的分頁方法包括用戶界面分頁方法和數(shù)據(jù)源分頁方法。用戶界面分頁方法的核心思想是從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取所有滿足條件的查詢結(jié)果,在Web 服務(wù)器上對(duì)整個(gè)查詢結(jié)果集執(zhí)行分頁操作以截取請(qǐng)求頁;數(shù)據(jù)源分頁方法的核心思想是在數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器上實(shí)現(xiàn)截取請(qǐng)求頁的分頁操作,在Web 服務(wù)器上無需做分頁操作[4]。

    用戶界面分頁方法編程實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單。由于結(jié)果集需要加載到Web 服務(wù)器內(nèi)存中,在數(shù)據(jù)規(guī)模較小時(shí)對(duì)系統(tǒng)性能沒有較大影響,在數(shù)據(jù)規(guī)模較大時(shí)將對(duì)Web 服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器造成較大負(fù)擔(dān)。數(shù)據(jù)源分頁方法的分頁操作是在數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器上實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器和Web 服務(wù)器之間傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量只是請(qǐng)求頁的數(shù)據(jù)量,而一頁顯示的數(shù)據(jù)量通常只有幾十條,有效降低了傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量和Web 服務(wù)器的負(fù)擔(dān),一般由存儲(chǔ)過程實(shí)現(xiàn)。存儲(chǔ)過程保存在數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器上[5-6],優(yōu)點(diǎn)是查詢速度快,但是只能對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分頁操作。綜上,用戶界面分頁方法受數(shù)據(jù)規(guī)模影響較大,而數(shù)據(jù)源分頁方法通常只能查詢單個(gè)數(shù)據(jù)源。

    用戶界面分頁方法和數(shù)據(jù)源分頁方法都難以實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)源的分頁查詢。當(dāng)前的多數(shù)據(jù)源查詢方法基本思想是利用網(wǎng)格等分布式計(jì)算技術(shù)將多個(gè)物理數(shù)據(jù)源整合為單個(gè)虛擬數(shù)據(jù)源,如俄亥俄州立大學(xué)的GRIDDB-Lite 中間件項(xiàng)目[7-8]、國(guó)防科技大學(xué)的數(shù)據(jù)網(wǎng)格系統(tǒng)GridDaen[9-10]等。上述工作雖然實(shí)現(xiàn)了分布式環(huán)境下大數(shù)據(jù)集的查詢,但是沒有研究分頁查詢的優(yōu)化策略,存在查詢速度慢、響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)的問題。為此,本文研究了多源海量遙感數(shù)據(jù)環(huán)境下分頁查詢的物理優(yōu)化策略,其基本思想是減少分布式環(huán)境下各個(gè)數(shù)據(jù)源需要查詢的數(shù)據(jù)量和通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量,降低中間查詢結(jié)果的處理時(shí)間和傳輸時(shí)間,從而提高遙感數(shù)據(jù)的查詢效率。

    2 多源遙感數(shù)據(jù)分布式查詢模型

    2.1 查詢模型總體設(shè)計(jì)

    多源海量遙感數(shù)據(jù)分布式查詢模型由客戶端、Web服務(wù)器、智能Agent 和數(shù)據(jù)源4 個(gè)模塊組成,每個(gè)模塊主要功能以及模塊之間的交互關(guān)系如圖1 所示。

    圖1 多源海量遙感數(shù)據(jù)分布式查詢模型

    (1)客戶端

    客戶端是用戶和查詢系統(tǒng)交互的可視化接口,一般是瀏覽器,主要實(shí)現(xiàn)用戶查詢條件的輸入和查詢結(jié)果的顯示。用戶根據(jù)自己的需要選擇不同的查詢條件。

    (2)Web 服務(wù)器

    Web 服務(wù)器是Web 應(yīng)用程序運(yùn)行的容器。一方面通過HTTP 協(xié)議和客戶端完成消息的交互,另一方面向智能Agent 發(fā)送SOAP 消息調(diào)用Web 服務(wù),實(shí)現(xiàn)遙感數(shù)據(jù)查詢。Web 服務(wù)器主要包含了查詢條件組合、查詢條件編碼和頁面內(nèi)容解析等功能。

    Web 服務(wù)器將用戶在客戶端中輸入的所有查詢條件進(jìn)行編碼組合,然后封裝在SOAP 消息中發(fā)送給智能Agent。查詢結(jié)果返回時(shí),Web 服務(wù)器解析查詢頁面的內(nèi)容,然后發(fā)送到客戶端。

    (3)智能Agent

    智能Agent[11]是具有一定智能性的計(jì)算機(jī)程序。它能夠代表人們?cè)趧?dòng)態(tài)變化的環(huán)境中進(jìn)行交互操作。在本文中,智能Agent 是整個(gè)查詢系統(tǒng)的核心,它接收Web 服務(wù)器的查詢請(qǐng)求,訪問注冊(cè)的所有數(shù)據(jù)源,獲取滿足條件的遙感數(shù)據(jù)。

    (4)數(shù)據(jù)源

    數(shù)據(jù)源是遙感數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)中心,它提供用于訪問本地遙感數(shù)據(jù)的Web 服務(wù)接口。智能Agent 發(fā)送SOAP 消息調(diào)用這些Web 服務(wù)接口,實(shí)現(xiàn)多源遙感數(shù)據(jù)的分布式查詢[12-13]。

    2.2 智能Agent 設(shè)計(jì)

    智能Agent 由查詢預(yù)處理、查詢處理和查詢后處理3 個(gè)功能模塊構(gòu)成,如圖2 所示。查詢預(yù)處理模塊解析來自Web 服務(wù)器的頁面請(qǐng)求,查詢處理模塊訪問所有數(shù)據(jù)源獲取滿足條件的記錄集合,查詢后處理模塊負(fù)責(zé)記錄片段的合并。當(dāng)查詢頁面內(nèi)容分布在多個(gè)數(shù)據(jù)源中時(shí),每個(gè)數(shù)據(jù)源中的相關(guān)記錄集合稱為子頁面。

    圖2 智能Agent 執(zhí)行流程

    (1)查詢預(yù)處理

    查詢預(yù)處理模塊經(jīng)過參數(shù)解析和參數(shù)重組獲得用戶的查詢條件,Web 服務(wù)器以SOAP 消息的形式發(fā)送頁面請(qǐng)求,所有的查詢參數(shù)封裝在消息內(nèi)部,參數(shù)解析即對(duì)SOAP 消息的解析,獲得用戶的查詢參數(shù)。參數(shù)重組根據(jù)應(yīng)用需求重新組合各個(gè)參數(shù),獲得與應(yīng)用相關(guān)的SQL 語句。

    (2)查詢處理

    查詢處理模塊是智能Agent 的核心功能模塊,處理過程分為查詢頁面定位、查詢條件重構(gòu)和子頁面查詢3 個(gè)階段。查詢頁面定位階段利用頁面轉(zhuǎn)換算法將查詢頁面劃分為多個(gè)子頁面。查詢條件重構(gòu)階段確定子頁面內(nèi)容所在數(shù)據(jù)源,重新構(gòu)建查詢條件,加入子頁面的位置信息。子頁面查詢階段將新的查詢條件分發(fā)給相關(guān)數(shù)據(jù)源,進(jìn)行分布式查詢獲得子頁面內(nèi)容。

    (3)查詢后處理

    查詢后處理模塊負(fù)責(zé)對(duì)子頁面查詢結(jié)果的后續(xù)處理,分為子頁面合并和頁面內(nèi)容編碼2 個(gè)階段。子頁面合并階段將查詢處理階段獲得的所有子頁面合并,組合成完整的頁面。頁面內(nèi)容編碼階段將完整的頁面內(nèi)容封裝到SOAP 消息中,回送給Web 服務(wù)器,完成頁面響應(yīng)過程。

    3 多源遙感數(shù)據(jù)分頁查詢策略優(yōu)化

    由于用戶查詢的內(nèi)容可能分布在多個(gè)數(shù)據(jù)源中,因此需要將用戶查詢的頁面轉(zhuǎn)換為相關(guān)數(shù)據(jù)源的查詢頁面集合。頁面轉(zhuǎn)換過程需要輸入每個(gè)數(shù)據(jù)源中滿足查詢條件的記錄總數(shù)。智能Agent 通過調(diào)用每個(gè)數(shù)據(jù)源的查詢Web 服務(wù)接口,可以獲取這些統(tǒng)計(jì)信息。

    本節(jié)首先定義頁面轉(zhuǎn)換的基本概念,然后介紹頁面劃分規(guī)則,最后給出頁面轉(zhuǎn)換算法的具體實(shí)現(xiàn)。

    3.1 基本概念

    其中,ti對(duì)應(yīng)單源查詢表SQ 的第i 個(gè)數(shù)據(jù)元素,i 稱為數(shù)據(jù)元素ti在單源查詢表SQ 中的位序;N 表示單源查詢表SQ 中的數(shù)據(jù)元素?cái)?shù)目,由智能Agent 在查詢頁面定位階段獲得。

    定義2(多源查詢表) 多個(gè)數(shù)據(jù)源中滿足查詢條件的所有記錄組成的有限序列,用線性表MQ 表示,線性表的數(shù)據(jù)元素來自于各個(gè)單源數(shù)據(jù)表SQ,表示為:

    其中,SQj表示組成多源查詢表MQ 的第j 個(gè)單源查詢表;m 表示數(shù)據(jù)源個(gè)數(shù);Nj表示單源查詢表SQj中的元素?cái)?shù)目;t'i表示多源查詢表MQ 中的第i 個(gè)元素。為了建立單源查詢表SQj與多源查詢表MQ 中數(shù)據(jù)元素的對(duì)應(yīng)關(guān)系,本文將單源查詢表SQj表示為:

    其中,tjk表示單源查詢表SQj的第k 個(gè)元素。

    已知每個(gè)單源查詢表中的數(shù)據(jù)元素?cái)?shù)目N1,N2,…,Nm,定義tjk和t'i的位序映射關(guān)系如下:

    混合并購(gòu):混合并購(gòu)是指兩個(gè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)不相關(guān)的企業(yè)發(fā)生的并購(gòu),目的是為了開拓別的市場(chǎng),分散企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),從而達(dá)到提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的效果。

    (1)位序正映射

    (2)位序逆映射:

    定義3(多源查詢表分頁) 保持多源查詢表MQ 中的各個(gè)數(shù)據(jù)元素的序偶關(guān)系不變,將多源查詢表MQ 劃分為若干個(gè)滿足下列3 個(gè)條件的非空子集LP1,LP2,…,LPl:

    其中,稱子集LPi為多源查詢表MQ 的第i 個(gè)邏輯頁面;Card(S)表示有限集合的數(shù)據(jù)元素?cái)?shù)目;pageSize表示邏輯頁面大小;l 表示邏輯頁面?zhèn)€數(shù)。

    定義4(單源查詢表α -β 劃分) 以單源查詢表SQ 中的第α 條和第α +β 條記錄為分界點(diǎn),保持單源查詢表中的數(shù)據(jù)元素序偶關(guān)系不變,將查詢表劃分為滿足下列3 個(gè)條件的子集PP1,PP2和PP3:

    其中,稱子集PPi為單源查詢表SQ 的第i 個(gè)子頁面。

    3.2 單源查詢表α-β 劃分規(guī)則

    頁面轉(zhuǎn)換算法的基本思想是將邏輯頁面劃分為多個(gè)子頁面,每個(gè)子頁面來自于一個(gè)單源查詢表。根據(jù)定義2 中單源查詢表和多源查詢表的包含關(guān)系,以及查詢表中數(shù)據(jù)元素的序偶關(guān)系,可以確定邏輯頁面LPi與單源查詢表集合滿足下列3 種關(guān)系之一:

    基于上述關(guān)系,本文定義了3 條單源查詢表的α-β劃分規(guī)則:

    規(guī)則1 如果邏輯頁面包含在單個(gè)數(shù)據(jù)源中,即LPi?SQj,則單源查詢表SQj的αj為L(zhǎng)Pi第一條記錄和SQj第一條記錄在MQ 中的距離:

    SQj的α-β 劃分示意圖如圖3 所示。

    圖3 SQj的α-β 劃分示意圖

    在這種情況下,用戶查詢的邏輯頁面LPi=PPj2。

    規(guī)則2 如果邏輯頁面包含在2 個(gè)連續(xù)的數(shù)據(jù)源中,即LPi?SQj∪SQj+1,則單源查詢表SQj的αj為L(zhǎng)Pi第一條記錄和SQj第一條記錄在MQ 中的距離:

    單源查詢表SQj+1的αj+1為L(zhǎng)Pi最后一條記錄和SQj最后一條記錄在MQ 中的距離:

    SQj和SQj+1的α-β 劃分示意圖如圖4 所示。

    圖4 SQj和SQj+1的α-β 劃分示意圖

    在這種情況下,用戶查詢的邏輯頁面LPi=PPj2∪PP(j+1)1。

    規(guī)則3 如果邏輯頁面包含在多個(gè)連續(xù)數(shù)據(jù)源中,即LPi?SQj∪SQj+1∪…∪SQj+k,則單源查詢表SQj的αj為L(zhǎng)Pi第一條記錄和SQj第一條記錄在MQ中的距離:

    SQj和SQk之間的單源查詢表中的元素都是邏輯頁面的內(nèi)容,因此這些單源查詢表不需要做α -β劃分。

    單源查詢表SQk的αk為L(zhǎng)Pi最后一條記錄和SQk-1最后一條記錄在MQ 中的距離:

    SQj和SQk的α-β 劃分示意圖如圖5 所示。

    圖5 SQj和SQk的α-β 劃分示意圖

    在這種情況下,用戶查詢的邏輯頁面LPi=PPj2∪SQj+1∪…∪SQk-1∪PPk1。

    根據(jù)上述3 種劃分規(guī)則可以確定構(gòu)成邏輯頁面的子頁面集合。智能Agent 將對(duì)每個(gè)單源查詢表做α-β 劃分,確定α 和β 參數(shù),然后重構(gòu)每個(gè)數(shù)據(jù)源的查詢條件,最后調(diào)用每個(gè)數(shù)據(jù)源的Web 服務(wù)接口查詢獲得各個(gè)子頁面。在查詢后處理階段將所有子頁面合并為單個(gè)邏輯頁面,傳回客戶端。

    3.3 頁面轉(zhuǎn)換算法實(shí)現(xiàn)

    算法 頁面轉(zhuǎn)換算法

    輸入 邏輯頁面頁碼num,邏輯頁面大小pageSize和智能Agent 查詢獲得的每個(gè)數(shù)據(jù)源中滿足條件的記錄數(shù)目N1,N2,…,Nm

    輸出 子頁面集合SubPageSet

    (1)計(jì)算邏輯頁面LPnum的第一條記錄和最后一條記錄在多源查詢表MQ 中的位序pageSize·(num-1)+1 和pageSize·num。

    (2)計(jì)算每個(gè)單源查詢表SQj的第一條記錄和最后一條記錄在多源查詢表MQ 中的位序和

    (3)根據(jù)定義2 描述的位序映射關(guān)系,以及邏輯頁面LPnum第一條記錄和最后一條記錄在多源查詢表MQ 中的位序,計(jì)算它們所在的單源查詢表SQj和單源查詢表SQk。

    (4)如果k=j,則根據(jù)規(guī)則1 對(duì)單源查詢表SQj做α-β 劃分,SubPageSet=PPj2;如果k=j+1,則根據(jù)規(guī)則2 對(duì)單源查詢表SQj和SQj+1做α -β 劃分,SubPageSet=PPj2∪PP(j+1)1;如果k≥j+2,則根據(jù)規(guī)則3 對(duì)單源查詢表SQj和SQk做α -β 劃分,

    (5)輸出邏輯頁面映射后的子頁面集合SubPageSet,算法結(jié)束。

    在算法中,問題的規(guī)模(數(shù)據(jù)源個(gè)數(shù))為m。假設(shè)每一種數(shù)學(xué)運(yùn)算執(zhí)行一次所需的時(shí)間均是單位時(shí)間,通過分析每個(gè)步驟的計(jì)算過程,得出算法的最大時(shí)間耗費(fèi)T(m)=2+2m+2m+2m=6m+2,因此該算法的時(shí)間復(fù)雜度為O(m)。

    4 實(shí)驗(yàn)與分析

    為了驗(yàn)證本文的分頁查詢優(yōu)化策略在遙感數(shù)據(jù)分布和海量情形下的有效性,開發(fā)了一個(gè)海岸帶遙感數(shù)據(jù)共享系統(tǒng)。該系統(tǒng)由3 臺(tái)通過局域網(wǎng)互聯(lián)的計(jì)算機(jī)組成,每臺(tái)計(jì)算機(jī)的主頻為3.0 GHz,內(nèi)存為2.0 GB,操作系統(tǒng)為Windows XP。其中,2 臺(tái)計(jì)算機(jī)作為數(shù)據(jù)源,安裝了Tomcat 應(yīng)用服務(wù)器、JVM 和Microsoft SQL Server 2000,存儲(chǔ)了大約10 萬條遙感圖像元數(shù)據(jù)。每條元數(shù)據(jù)描述了一幅遙感圖像覆蓋的區(qū)域范圍、拍攝時(shí)間、衛(wèi)星名稱和傳感器類型等信息。所有遙感圖像都是從中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心的網(wǎng)站下載,包括環(huán)境衛(wèi)星(HJ-1A/B)遙感圖像和中巴資源衛(wèi)星(CBERS)遙感圖像等。另一臺(tái)計(jì)算機(jī)作為Web 服務(wù)器,安裝了Tomcat 應(yīng)用服務(wù)器、JVM 和IIS,部署了Agent 服務(wù)以及海岸帶遙感數(shù)據(jù)共享系統(tǒng)網(wǎng)站。

    為了比較頁面轉(zhuǎn)換算法在各種查詢條件下的效率和穩(wěn)定性,本文設(shè)計(jì)了2 種不同類型的查詢條件,對(duì)應(yīng)于遙感圖像查詢時(shí)最常用的2 種查詢方式。第1 種查詢條件是查詢完全包含在某個(gè)區(qū)域范圍內(nèi)的遙感圖像,此時(shí)圖像的4 個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)都應(yīng)該包含在用戶劃定的區(qū)域范圍內(nèi)。第2 種查詢條件是查詢?nèi)炕虿糠职谀硞€(gè)區(qū)域范圍內(nèi)的遙感圖像,即只要遙感圖像一部分包含在用戶劃定的區(qū)域范圍內(nèi),則該圖像滿足查詢條件。顯然第2 種查詢條件下滿足條件的記錄數(shù)量要多于第1 種查詢條件,但是由于查詢執(zhí)行過程復(fù)雜,查詢時(shí)間也更長(zhǎng)。

    本文針對(duì)這2 種不同的查詢條件做了2 組對(duì)比實(shí)驗(yàn)。在每一組實(shí)驗(yàn)中,固定圖像查詢的空間范圍,反復(fù)擴(kuò)大查詢的時(shí)間范圍,測(cè)試傳統(tǒng)分頁查詢策略和本文的分頁查詢優(yōu)化策略的響應(yīng)時(shí)間,總共進(jìn)行了11 次實(shí)驗(yàn)。每次實(shí)驗(yàn)中滿足查詢條件的記錄數(shù)目以及查詢的響應(yīng)時(shí)間如表1、圖6 和圖7 中所示。

    表1 傳統(tǒng)分頁查詢策略與本文分頁查詢優(yōu)化策略對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    圖6 圖像完全包含關(guān)系的查詢時(shí)間對(duì)比

    圖7 圖像完全或部分包含關(guān)系的查詢時(shí)間對(duì)比

    從表1、圖6 和圖7 中可以看出,隨著查詢結(jié)果數(shù)據(jù)量的增加,傳統(tǒng)分頁查詢策略與分頁查詢優(yōu)化策略的響應(yīng)時(shí)間呈現(xiàn)不同的變化趨勢(shì):傳統(tǒng)查詢策略的響應(yīng)時(shí)間呈線性增長(zhǎng)趨勢(shì),而分頁查詢優(yōu)化策略的響應(yīng)時(shí)間總體上變化較平坦,即基本不受查詢結(jié)果數(shù)據(jù)量的影響。此外,第2 種查詢條件下得到的數(shù)據(jù)量是第一種查詢條件下的2 倍左右,這是由于它包含了與用戶劃定區(qū)域部分重疊的遙感圖像。這2 種查詢條件下傳統(tǒng)分頁查詢策略與分頁查詢優(yōu)化策略的響應(yīng)時(shí)間變化趨勢(shì)是完全一致的,證明了頁面轉(zhuǎn)換算法是高效的和穩(wěn)定的。

    5 結(jié)束語

    本文提出一種多源海量遙感數(shù)據(jù)快速查詢的方法,利用Web 服務(wù)和智能Agent 技術(shù)實(shí)現(xiàn)多數(shù)據(jù)源同時(shí)訪問,采用頁面轉(zhuǎn)換技術(shù)實(shí)現(xiàn)用戶查詢頁面的劃分和合并,以此降低服務(wù)器需要處理和傳輸?shù)倪b感數(shù)據(jù)量,加快遙感圖像的查詢速度。通過比較不同查詢條件下傳統(tǒng)分頁查詢策略和分頁查詢優(yōu)化策略的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,發(fā)現(xiàn)后者在多源海量情況下查詢速度更快,通常小于0.5 s,能夠滿足遙感數(shù)據(jù)快速查詢的要求。

    [1]謝冰川,趙 亮,李莎莎.分布式海量遙感圖像編目檢索機(jī)制[J].計(jì)算機(jī)工程,2010,36(20):281-285.

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