数据库服务器的优点

数据库服务器的优点,第1张

1 编程量减少
数据服务器提供了用于数据 *** 纵的标准接口API(Application Programming Interface,应用程序编程接 口)。
2 数据库安全高
数据库服务器提供监控性能、并发控制等工具。由DBA(Database Administrator,数据库管理员)统一负 责授权访问数据库及网络管理。
3 数据可靠性管理
数据库服务器提供统一的数据库备份/恢复、启动/停止数据库的管理工具。
4 计算机资源利用充分
数据库服务器把数据管理及处理工作从客户机上分离出来,使网络中各计算机资源能灵活分配、各尽其 用。
5 系统性能提高 能大大降低网络开销。 协调 *** 作,减少资源竞争,避免死锁。 提供联机查询优化机制。 6 易扩展 支持多处理器(相同类型)的水平扩展。 支持多个服务器的水平扩展。 支持垂直扩展,服务器可以移植到功能更强的计算机上,不涉及处理数据的重新分布问题。

导语:服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等,和通用的计算机架构类似,但是由于需要提供高可靠的服务,因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。那么,我们可以怎么选择好的服务器

怎么选择好的服务器

你需要从不同的角度来决定选择一台什么样的服务器,找到满足技术需要、业务发展和成本控制之间的最佳平衡点,为了做到这一点,绝对还是需要一点智慧。51IDC将在下面为大家介绍一些易于理解,尽可能全面的建议,并帮助你做出决定。

先不要急于决定需要怎样的CPU,几个硬盘,几个G内存,需要多少兆带宽这样的问题,那些是我们最后需要得到的答案。在这之前,先一起梳理几个问题。在下面,我们列出了一些“多少”或“什么样”的问题,拿起你的笔或在Windows记事本里新建一个文件,尝试根据下面四个问题来评估自己的需求:

1服务器运行什么应用

2需要支持多少用户访问

3需要多大空间来存储数据

4我的业务有多重要

1:服务器运行什么应用这是首先需要考虑的问题,在这里你要根据服务器的应用类型,也就是用途,来决定服务器的性能、容量和可靠性需求。我们按照前端服务器+应用程序服务器+数据服务器的常见基础架构来讨论:

11Web前端:正常情况下,我们认为大多数Web前端服务器(Front-end)对服务器的要求不大,例如静态Web服务器、动态Web服务器、服务器等等,因为在现有的技术框架中,我们有很多方案可以解决前端服务器的性能扩展和可靠性问题,例如LVS、Nginx反向代理、硬件负载均衡(F5,A10,Radware)等。甚至在很多访问量不高(几百个用户同时在线)的应用中,51IDC的经典酷睿服务器就可以满足需求。

12应用服务器:由于承担了计算和功能实现,我们需要为基于Web架构的应用程序服务器(Application Server)选择足够快的服务器,另外应用程序服务器可能需要用大量的内存,尤其是基于Windows基础架构的Ruby,Python,Java服务器。这一类服务器至少需要使用单路至强的配置。对于可靠性的问题,如果你的架构中只有一台应用服务器,那肯定需要这台服务器足够可靠,RAID绝对是不能忽视的选项。但如果有两台或更多的应用服务器,并设计了负载均衡机制,具有冗余功能,那我们则不必将每台服务器武装到底。

13特殊的应用:除了作为Web架构中的应用程序服务器之外,如果你的服务器是用来处理流媒体视频编码、服务器虚拟化、媒体服务器(Asterisk之类),或者作为游戏服务器(逻辑、地图、聊天)运行,则同样对CPU和内存需求比较高,我们至少要考虑单路至强的服务器。其中服务器虚拟化对存储的可靠性的要求都非常高,因为一个篮子里有十几个鸡蛋,篮子一定要足够牢靠才是。

14公共服务:我们指的是邮件服务器、文件服务器、DNS服务器、域控服务器这类服务器。通常情况我们会部署两台DNS服务器作为互相备份,域控主服务器也会拥有一台备份服务器(专用的或非专用的),所以对于可靠性,无需达到苛刻的地步。至于邮件服务器,至少需要具备足够的硬件可靠性和容量大小,这主要是为了对邮件数据负责,因为很多用户没有保存和归档邮件数据的习惯,当他们重装系统后,总会依赖重新下载服务器上的数据。至于性能问题,我们认为需要评估用户数量才能决定。

15数据库:我们最后讨论的应用,也是要求最高,最重要的服务器。无论你使用的是MySQL、SQLServer还是Oralce,一般情况下,我们认为它需要足够快的CPU,足够大的内存,足够稳定可靠的硬件。单路至强CPU/4GB内存/Raid1绝对是入门配置。关于准确的配置我们需要再讨论业务需求后才能作决定。

2:服务器需要支持多少用户访问服务器肯定是为了提供某种服务,而使用这些服务的用户同样是我们必须考虑的因素,有几个具体的问题你需要做出评估:有多少注册用户正常情况下有多少用户会同时在线访问每天同时在线访问的最高峰值大概是多少这些问题,对我们决定采用什么样的CPU,多大的内存有着至关重要的影响。51IDC建议你的技术人员和业务部门坐在一起来讨论这几个问题,最后甚至需要按照特定的技术模型和算法,将这些数字转化为一些更具体的技术数字,例如并发多少个连接(很多时候,用户数与连接数不是一个概念)。同时,你还要对未来的用户增长做一个尽可能准确的预测和规划,你的服务器需要支持越来越多的用户。

3:需要多大空间来存储数据我们需要从两个角度来计算这个问题,一个角度是有哪些类别的数据,包括: *** 作系统本身占用的空间、安装应用程序所需要的空间、应用程序所产生的数据、数据库、日志文件、邮件数据等等,如果是Web20类的网站,你还要计算每个用户的存储空间;另一个角度是从时间轴来考虑,这些数据每天都在增长,你至少要为未来1年(我们建议2~3年)的数据增长做个准确的测算,这可能仍然需要你的软件开发人员和业务人员一起提供足够的信息。最后你仍然需要为计算出来的数字结果乘15左右的系数,方便维护的时候做各种数据备份和文件转移 *** 作。

4我的业务有多重要:你需要根据自身的业务领域,来遵循一些要求,我们在下面举几个简单的例子,帮助你理解这些服务器对可靠性、数据完整性等方面的要求:

41如果你的服务器用来运行一个WordPress博客,与朋友们分享观点。那么我相信,一台酷睿服务器,1G内存外加一块160GB的硬盘就足够了。就算服务器出现了一点硬件故障,导致几个小时甚至一两天不能提供访问,生活会照常继续,天也不会塌下来。

42如果你的服务器用来作为测试平台,那么就不会如生产环境那样,对可靠性有极高的要求,你所需要的可能只是做好例行的数据备份,服务器宕机后,能有个人在今天把问题解决掉就OK了

43如果你是一个电子商务公司,服务器正在运行电子商务网站平台,那么请一定要像重视女朋友一样重视服务器,当硬件发生故障而导致宕机,你需要对以下危言耸听的后果做好心理准备:投诉电话被打爆、顾客大量流失、顾客要求退款、市场推广费用打水漂、员工无事可干,公司运营陷入瘫痪、数据丢失(这是最痛苦最灾难的结果,我们经历了太多这样的案例,它甚至会导致一个公司就此消亡)在这里,我们其实只需要简单讨论你的业务对服务器硬件可靠性的要求。换言之,如果你觉得业务不能承担硬盘损坏带来的停机或数据丢失风险,那么一定要选择一个合适的Raid卡,对于冗余电源问题,道理一样。(全面解决这个问题,不单考虑单个服务器的硬件,还需要结合系统架构的规划设计和运维管理来分析,这部分我们将单独撰写文章来讨论。)

在完成以上问题后,我们接下来就可以决定这些具体选项:

选择什么CPU

回忆一下上面”服务器运行什么应用“和“需要支持多少用户访问”两个问题的答案,这将帮助我们来选择合适的CPU。毫无疑问,CPU的主频越高,其性能也更高;两个CPU要比一个CPU来得更爽,至强肯定比酷睿更生猛。但我们究竟需要选择怎样的CPU我们在这里为你提供一些常见情况下的建议:

(1)如果你的业务刚刚起步,预算不是很充足,建议你选择一款经典酷睿服务器,毕竟51IDC的E5300服务器最便宜只需要450块钱一个月。而且,以后你可以根据业务发展情况,随时升级到更高配置的服务器。

(2)如果你需要在一台服务器同时运行多种应用服务,例如Net+Exchange+SQLServer,那么一个单路至强(例如X3330)或新一代酷睿I3/I7(双核四线程)将是最佳的选择。虽然从技术角度,这不是一个好主意,但至少能够帮你节约一大笔成本。

(3)如果你的服务器运行SQLServer、MySQL或者Oracle,而且目前有几百个用户同时在线,未来还会不断增长,那么你至少应该选择安装一个E5504(或更高主频)的至强服务器。当半年后负载越来越大的时候,可以选择增加一个CPU。

(4)如果你需要一台游戏服务器,那么我们建议你选择一台单路或双路的至强服务器。需要注意的是,使用双路CPU需要应用程序的支持,如果应用程序本身没有对双路CPU进行代码优化,就不会带来性能的显著提升,而且将造成投资的极大浪费。

需要多大的内存

同样,”服务器运行什么应用“和“需要支持多少用户访问”两个问题的答案,也将帮助我们来选择合适的内存容量。相比于CPU,我们更认为内存(RAM)是影响性能的最关键因素。因为在相当多正在运行的服务器中,我们发现CPU利用率一般都在10%~30%之间,甚至更低。但我们发现由于内存容量不够而导致服务器运行缓慢的案例比比皆是,如果服务器不能分配足够的内存给应用程序,应用程序就需要通过缓慢的硬盘接口来交换读写数据,这将导致网站慢的令人无法接受。内存大小主要取决于服务器的用户数量,当然也和应用软件对内存的最低需求和内存管理机制有关系,所以,最好由你的程序员或软件开发商给你最佳的内存配置建议。我们同样在下面给出了一些常见应用环境下的内存配置建议:

(1)无论是Windows下的`IIS还是Linux下的Apache,一般情况下Web前端服务器不需要配置特别高的内存,尤其是在集群架构中,1GB-2GB就已足够。只有当几千个并发用户,并运行动态脚本的时候,我们才会考虑使用4GB或更高的内存。

(2)对于运行Tomcat、Resin、WebLogic、Websphere或Net这样的应用服务器,2GB内存应该是基准配置。更准确数字需要根据用户数量和技术架构来确定。

(3)数据库服务器的内存由数据库实例的数量、表大小、索引、用户数来决定,一般建议配置4GB以上的内存,我们甚至在很多的客户案例中使用了24GB到48GB的内存。

(4)诸如Imail、Notes、Exchange这样的邮件服务器对内存的要求也并不高,1GB-2GB就可以满足了。

(5)对于一台文件服务器,1GB内存可能就足够了。

(6)还有一些特殊的服务器,我们需要为之配置尽可能高的内存容量,包括Squid,Varnish这样的缓存服务器,和Memcached Server。事实上,上面的数字已经足够慷慨,由于内存技术的不断进化和价格不断降低,我们才得以近乎奢侈的讨论4G、8G、16GB这些曾经不可想象的内存容量。早在2000年的时候,我面对的大多数服务器都是256MB、512MB内存,1GB已经算是高配,而那时同样也需要满足大量用户的访问。所以,除了花钱购买内存来满足应用程序的贪婪之外,系统优化和内存管理仍然是我们需要重视的问题。需要怎样的硬盘存储系统硬盘存储系统的选择和配置是整个服务器系统里最为复杂的一部分,我们需要考虑硬盘的数量、容量、接口类型、转速、缓存大小,以及是否需要Raid卡,Raid卡的型号和Raid级别等问题。甚至在一些高可靠性高性能的应用环境中,我们还需要考虑使用怎样的外部存储系统(SAN、NAS或DAS)。

网卡的问题:

如果你的基础架构是多服务器环境,而且服务器之间有大量的数据交换,那么我们建议你为每台服务器配置两个或更多的网卡,一个用来对外提供服务,另一个用来做内部数据交换。如果你对安全的要求特别高,我们甚至可以单独安装一个用于系统管理和日常维护的网卡。至于网卡端口的速率问题,这主要取决于你对带宽流量的评估。大多数情况下,百兆网卡足够用来对外提供服务,而内部数据交换建议使用千兆网卡。但话说回来,除了经典酷睿服务器之外,我们现在很难找到百兆接口的服务器主板了。还有一种情况需要注意,如果你选择51IDC的数据备份服务(Managed Backup Service),则需要一块单独的网卡连接到专有的数据备份网络中,进行每天的数据备份,这会带来几个好处:不会占用宝贵的外网带宽、保证数据传输的安全、提供快速的数据备份速度。我们非常希望这篇文章能够帮助你为服务器选择合适的硬件配置,如果你阅读后发现有不正确的地方,请在评论中指出来,我们会及时更新并感谢你的热情指正。

数据库物理模型设计的目标是根据选定的Oracle数据库系统特点和航空物探数据管理与服务的业务处理需求,确定航空物探数据库最优的物理环境、存取方法和存储结构。即通过数据库物理设计,以便达到物理数据库结构的优化,使得在数据库上运行的各种事务响应时间少、存储空间利用率高、事务吞吐率大。

一、数据库布局

航空物探信息系统的维护数据(部门、岗位、人员、人员权限、数据入库检查规则及数据字典等)相对比较稳定。入库前数据需经过各种检查校对,确认数据正确后才能归档,存入航空物探资料数据库,所以存入资料库前的数据可能经常需要修改和删除,相对变化较大;而存入资料数据库中的数据一般不允许修改和删除,以免误 *** 作破坏资料库数据造成损失。

图2-12 航空物探数据库逻辑模型

图2-13 航空物探数据库布局与数据采集流程图

据此,我们采用图2-13所示的数据库数据采集流程,并将航空物探数据库分为资料采集数据库、资料数据库、系统维护数据库分别进行存储和管理,实现数据的统一管理和统一使用,便于数据入库和易于维护等。

航空物探资料数据库是航空物探所有数据最终存储的场所。资料采集数据库是数据归档存入资料数据库前的临时“集散地”,在此接收各项检查,在确认数据无误后归档到资料数据库,然后删除资料采集数据库中已归档的数据。此外,资料采集数据库中还保存数据入库、维护、检查日志及归档记录。

系统维护数据库,存储系统维护信息(如系统功能、数据库表清单等)、安全信息(如信息系统用户的角色、权限、授权的系统功能等),数据字典、入库数据检查规则等。将其与航空物探数据分开,有利于系统维护和管理。

二、数据库空间设置

数据库空间设置包括磁盘空间设置、应用系统表空间设置、撤销表空间、临时表空间、日志空间和索引空间设置。

(一)磁盘空间设置

磁盘空间设置的目标:磁盘性能不能阻碍实现数据库性能,数据库磁盘必须专用于数据库文件,否则非数据库将会影响到数据库性能,且磁盘空间必须满足恢复和性能的要求。

航空物探数据库服务器为IBM P620小型机,8块硬盘,每块硬盘36GB空间,每块物理磁盘建立一个文件系统。为了提高磁盘的反应时间和寻道时间,提高I/O的存取效率,除了一块硬盘用于UNIX *** 作系统外,其余7块磁盘分别存放资料采集数据库、系统维护数据库-日志文件,资料数据库及资料数据库的大字段数据、索引、回滚段和数据日志文件。

(二)应用系统表空间设置

信息系统数据采集过程对数据的事务 *** 作比较频繁,经常进行数据插入(新数据入库)、修改(入库数据有误)和删除 *** 作(数据重新导入或归档入库),因此航空物探资料采集数据库所在的表空间会很活跃。为了不影响其他I/O的竞争,同时也可以提高数据入库的 *** 作效率(50多年的历史数据需要集中入库),分配一个磁盘空间(36GB)为采集库的表空间。由于采集数据归档入资料库后被删除,同时进行数据入库的项目也不是很多,虽仍保留所有的采集日志数据,一个磁盘空间也足够使用。

航空物探资料数据库的二维表和Oracle大字段(BLOB)分别存放在不同的物理磁盘(每个磁盘36GB)上,对同时存在有表格数据和大字段数据的数据库表(如航迹线数据)时,可以提高磁盘I/O效率。随着数据入库的项目越来越多,需要增加相应的物理磁盘或磁盘阵列。

系统维护数据库相对稳定,占用磁盘空间约500 M左右。由于系统磁盘有限,把日志文件存放该磁盘中。

(三)撤销表和临时表空间的设置

在Oracle数据库中,撤销的目的是确保事务的回退和恢复。撤销参数有UNDO_MANAGEMENT、UNDO_TABLESPACE和UNDO_RETENTION。

UNDO_MANAGEMENT参数用于数据库中管理撤销数据的方式,航空物探数据库设置为自动模式(auto)。

UNDO_TABLESPACE参数用于指定数据库中保存撤销数据的撤销表空间名称,航空物探数据库撤销表空间名称为UNDO_ARGS_TBSPACE,空间大小设置为20GB,以确保在保留时间内进行恢复。

UNDO_RETENTION参数用于指定已经提交事务的撤销数据在能够覆盖之前应该保留多长时间,本数据库系统设置为60 min。

临时表空间是用以存储大量的排序,与撤销表空间存放在一个物理磁盘上,本数据库系统临时表空间设置为500 M。

(四)日志空间设置

日志的主要功能是记录对数据库已做过的全部 *** 作。在系统出现故障时,如果不能将修改数据永久地写入数据文件,则可利用日志得到该修改,所以不会丢失已有 *** 作结果。

日志文件主要是保护数据库以防止故障。为了防止日志文件本身的故障,航空物探数据库系统分别在一个独立磁盘和系统维护库磁盘中存放日志文件。若系统出现故障,在下次打开数据库时Oracle数据库系统自动用日志文件中的信息来恢复数据库文件。

根据航空物探数据库信息系统同时登录的用户数及使用的功能,将日志文件大小设置为10GB。

(五)索引表空间设置

为了提高航空物探信息系统的查询和统计速度,把所有索引空间与应用表空间完全分开,从而提高I/O存取效率。航空物探索引表空间大小设置为10GB。

聚集是表的一种存储方法,一般每个基本表是单独组织的,但对逻辑上经常在一起查询的表,在物理上也邻近存放,这样可减少数据的搜索时间,提高性能。

当几个关系(表)以聚集方式组织时,是通过公共属性的值为表聚集的依据。航空物探数据库系统是以项目标识(PROJ_ID)建立聚集的,所有涉及项目标识的数据库表直接引用项目标识聚集。航空物探聚集表空间与索引表空间相同。

三、数据库参数设置

在数据库创建前需要对如下数据库参数进行设置,航空物探参数文件名为Initoraargsora,各种参数设置如下:

航空物探信息系统建设

四、内存设置

航空物探数据库服务器物理内存为4GB,除部分用于系统开销外,其余全部用于数据库。

Oracle使用共享系统全局区(System Global Area,SGA)内存来管理内存和文件结构,包含DB_block_Buffers、DB_cache_size、Shared_pool_size、Log_Buffer参数。航空物探数据库系统的全局区内存参数设置如下。

DB_block_Buffers参数为SGA中存储区高速缓存的缓冲区数目,每个缓冲区的大小等于参数DB_block_size的大小,DB_block_Buffers=19200(约300 MB)。

Shared_pool_size参数为分配给共享SQL区的字节数,是SGA大小的主要影响者,Shared_pool_size=1228800000(12GB)。

DB_cache_size参数是SGA大小和数据库性能的最重要的决定因素。该值较高,可以提高系统的命中率,减少I/O,DB_cache_size=1024000000(1GB)。

Log_Buffer参数为重做日志高速缓存大小,主要进行插入、删除和修改回退 *** 作,Log_buffer=5120000(5MB)。

五、优化设置

由于航空物探信息系统的采集软件和应用软件是采用MSNET C#进行开发的,应用程序与数据库之间的连接有传统的ODBC和OLE DB两种方式。为了支持ODBC在OLE DB技术上建立了相应的OLE DB到ODBC的调用转换,而使用直接的OLE DB方式则不需转换,从而提高处理速度。

在建立数据库表时,参数Pctfree和Pctused设置不正确可能会导致数据出现行链接和行迁移现象,即同一行的数据被保存在不同的数据块中。在进行数据查询时,为了读出这些数据,磁头必须重新定位,这样势必会大大降低数据库的执行速度。因此,在创建表时应充分估计到将来可能出现的数据变化,正确地设置这两个参数,尽量减少数据库中出现的行链接和行迁移现象。

航空物探资料采集数据库表的插入、修改和删除的频率较高,Pctfree设置为20,Pctused设置为40;系统维护数据库表相对稳定,Pctfree设置为10,Pctused设置为15;资料数据库表除了增加数据外基本不进行修改和删除 *** 作,Pctfree设置为10,Pctused设置为5。

六、扩展性设置

多CPU和并行查询PQO(Parallel Query Option)方式的利用:CPU的快速发展使得Oracle越来越重视对多CPU的并行技术的应用,一个数据库的访问工作可以用多个CPU相互配合来完成。对于多CPU系统尽量采用并行查询选项方式进行数据库 *** 作。航空物探数据库服务器为2个CPU,在程序查询中采用了并行查询的方式。

在航空物探工作量统计、飞行小时统计、测量面积统计和岩石物性统计中,为了加快统计效率,在相应的查询语句中增加了并行查询语句。

随着航空物探高精度测量程度的不断提高,测量数据将越来越大。为了满足航空物探查询效率及发展,将航磁测量数据与校正后航磁测量数据按比例尺分1∶20 万以下、20万~50万、1∶50万以上分别存放3张不同的数据库表。

七、创建数据库

在完成数据库布局、空间设置、内存设置、数据库参数设置、扩展性设置和优化设置后,进行航空物探数据库物理模型设计,即航空物探数据库实体创建。由于航空物探空间数据库逻辑模型是采用ESRI提供的ArcGIS UML构建的Geodatabase模型,因此,使用ESRI公司提供的CaseTools将航空物探数据UML模型图转成空间数据库(Geodatabase)实体(图2-14)。

航空物探属性数据库表(二维表)是采用Power Designer数据库设计平台直接把数据库关系模型生成数据库脚本来创建的。

经过数据库的概念设计、逻辑设计和物理设计,最终生成航空物探数据库。

图2-14 航空物探数据库物理模型实现

八、空间数据的索引机制

对于海量的空间数据库而言,数据库的 *** 作效率是关系到数据库成败的关键问题。为了提高数据的访问、检索和显示速度,数据在加载到数据库时,要素类数据建立了空间索引,栅格数据构建了金字塔结构,对象类数据采用与数据库直接联接的访问机制。

(一)空间索引

为了提高要素类数据的查询性能,在建立航空物探空间数据库时,创建了空间索引机制。常用的空间索引有格网索引、R树索引、四叉树索引等。Geodatabase采用格网索引方式。所谓格网索引是将空间区域划分成适合大小的正方形格网,记录每一个格网内所包含的空间实体(对象)以及每一个实体的封装边界范围,即包围空间实体的左下角和右上角坐标。当用户进行空间查询时,首先计算出用户查询对象所在格网,然后通过格网编号,就可以快速检索到所需的空间实体。

确定适合的格网级数、单元大小是建立空间格网索引的关键。格网太大,在一个格网内有多个空间实体,查询检索的准确度降低。格网太小,则索引数据量成倍增长和冗余,检索的速度和效率较低。数据库的每一数据层采用不同大小、不同级数的空间索引格网单元,但每层最多级数不能超过三级。格网单元的大小不是一个确定性的值,需要根据对象的大小确定。空间索引格网的大小与检索准确度之间的关系如图2-15所示。

选择格网单元的大小遵循下列基本原则:

1)对于简单要素的数据层,尽可能选择单级索引格网。减少RDBMS搜索格网单元索引的级数,缩短空间索引搜索的过程,例如航迹线要素类。

图2-15 索引格网大小与检索准确度的关系

2)如果数据层中的要素封装边界大小变化比较大,应选择2或3级索引格网。Geodatabase最多提供三级格网单元。每一要素封装边界在适合的级内,减少了每一封装边界有多个格网的可能性。在空间索引搜索过程中,RDBMS则必须搜索所有3个格网单元级,这将消耗大量的时间。

3)若用户经常对图层执行相同的查询,最佳格网的大小应是平均查寻空间范围的15倍。

4)格网的大小不能小于要素封装边界的平均大小,为了减少每个格网单元有多个要素封装边界的可能性,格网单元的大小应取平均格网单元的3倍。最佳格网单元的大小可能受图层平均查询的影响。

空间域是按照要素数据集定义的,空间索引格网是按照要素类设置的。它们都是在创建Geodatabase数据库时设置,并一经设置,中间不许改变;所以一定要在充分分析数据的情况下确定它们的值。航空物探数据主要是简单要素类,空间跨度为70°。根据上述原则,航空物探数据选择单级索引格网,格网大小为20°。

(二)金字塔结构

金字塔结构的核心是将栅格数据逐级进行抽稀,形成多级分辨率的重采样数据,并将其分割成块,按一定的文件格式(金字塔文件格式)存储成磁盘文件;在以后进行图像显示处理时,只需将要显示的部分所覆盖的块从磁盘文件直接读进内存缓冲区显示即可。从金字塔的所有层中寻找与所要求显示的比例相近或匹配的一层,并将该层的从某一点起的一定范围的图像所覆盖的所有块加载到内存缓冲区,提取所需部分并形成图像。

金字塔算法(图2-16)是通过获取显示时所需要的一定分辨率的数据来提高显示速度。使用金字塔数据格式后,在显示全图时仅需要显示一个较低分辨率的数据,这样既能加快显示速度,又不会影响显示效果。放大图像,尽管显示图像分辨率提高,由于显示区域减小,所以显示速度不会下降。如果没有为栅格数据建立金字塔数据,则每次显示都会读取整个数据,然后进行重采样得到显示所需要的分辨率,明显地降低了显示速度。

图2-16 金字塔压缩示意图

金字塔数据重采样方式有:最近邻法、双线性内插和立方卷积。其中最近邻法适用于离散数据,而双线性内插法和立方卷积法适合于连续数据。

在ArcGIS Engine中提供了IRasterPyramid和IRasterPyramid2接口来实现金字塔数据的建立,而建立的数据保存在rrd格式的文件中。

(三)空间域定义

空间域是指数据的有效空间范围,即Geodatabase数据库的最大等效坐标的值域范围,其定义主要是指比例系数和Min X、Min Y的计算。

因为使用整数比浮点数有更高的压缩率,并且对整数进行二进制搜索比较快,所以多用户Geodatabase以4字节正整数存储坐标,其最大值为32位正整数所能表示的范围是214亿(2147483647),整数的范围称为空间域。在创建Geodatabase数据库时需要定义合适的比例系数。大的整数值将消耗大量的计算机物理内存,所以选定的比例系数最好不要大于必须的比例系数。空间域随坐标系的单位变化而变化。

比例系数和空间域之间成反比例关系,比例系数越大(存储单位越小),表达的空间域也越小。为了使目标数据都存储在系统中,需要谨慎地设置比例系数。将目标数据的宽度和高度较适中的数值乘以比例系数,如果结果小于214亿,则比例系数是合适的。

航空物探数据模型是为我国的航空物探行业数据建库设计的,它支持的空间数据的坐标范围为我国领土覆盖的海陆空间,最低纬度为赤道。根据概念设计的分析,航空物探数据模型采用的是地理坐标系,坐标系单位是度,基准是Beijing_1954,要求存储的坐标数据精度达到001 m。在赤道处,赤道圆周长为400756946 m,则每度弧长=400756946×100/360 cm=11132137389 cm,即1 cm对应8983000883E-8°。所以,航空物探数据模型的比例系数取为898E-8,即存储单位为898E-8°,可满足1 cm精度要求。

将空间域移动到目标数据范围之前,首先找到空间域在存储单位的中心位置,目的是在必要时向各个方向扩展。4字节正整数可表示的坐标范围:2147483647×898E-8=19284°。我国的领土范围是东经70°~140°,北纬0°~60°。所以,选取的比例系数是合适的。把空间域坐标系中心定为90°,然后,计算空间域的Min X、Min Y。

航空物探信息系统建设

航空物探信息系统建设

所以坐标的存储数据是:

航空物探信息系统建设

航空物探信息系统建设

文件服务器、数据库服务器、邮件服务器。
文件服务器是指在计算机网络中,以文件数据的存储与共享为主要功能的服务器,负责中央存储和数据文件管理,处于同一网络环境。数据库服务器因为数据文件的重要性及数据的文件都较大,数据库服务器一般是指运行在网络中的一台或多台服务器和数据库管理系统软件,邮件服务器。
文件服务器(Fileserver),又称档案伺服器,是指在计算机网络环境中,所有用户都可访问的文件存储设备,是一种专供其他电脑检索文件和存储的特殊电脑。文件服务器通常比一般的个人电脑拥有更大的存储容量,并具有一些其他的功能,如磁盘镜像、多个网络接口。

MySQL 自带了四个数据库,如下:

mysql库。是MySQL的核心数据库,存储用户、权限等信息

information_schema。存储表、锁等性能信息。元数据关于数据的数据,如数据库名,表名,访问权限,库表的数据类型,库索引的信息等

sys。这个库数据来源于performance_schema。目标是把performance_schema的复杂程度降低,让DBA能更好的阅读这个库里的内容,让DBA更快的了解DB的运行情况。

performance_schema。这个库主要收集数据库服务器性能参数,用于监控服务器在一个较低级别的过程中的资源消耗,资源等待等情况


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