海洋分布式GIS用户访问研究范文

《舰船科学技术杂志》2016年第四期

摘要:

随着海上GIS数据系统的持续发展，对于海洋地理数据存储提出了新的需求，传统中心化的存储方式逐渐被分布式GIS数据库所替代，这些数据库分别处于不同的海上平台，能够实现大规模的数据交互和集约化的数据处理，显著提高了当前GIS系统的应用能力。然而，海洋分布式GIS数据在查询过程中，需要完成多个数据库之间的数据和消息传递，存在较大的时延，严重降低了海洋GIS系统的运行效率和用户体验。针对以上问题，本文提出了一种基于用户查询行为的海洋分布式GIS动态优化策略，引入数据库查询的效用概念，对GIS数据查询请求进行动态优化，从而能够明显提高分布式GIS系统的运行效率。

关键词:

分布式GIS系统;用户查询;动态优化

目前，舰船采用的GIS系统中，数据存储大多使用的是分布式GIS数据库存储模式，不同来源、类型、供应商的数据被存储在不同的数据中心中。当某些地理信息资源被开放，则用户可以访问该特定资源，从而构建和使用分布式的GIS平台。这一工作模式为不同种类数据之间的互操作提供可能，同时结合舰载数据中心强大的数据处理能力，使得海上GIS系统运行多业务的能力大大提高。然而，海上分布式GIS系统本质上是一系列独立运行的数据库集合［1－4］。在分布式GIS平台中处理查询请求，往往需要将数据或消息从一个数据中心发送到另一个数据网络，这一过程往往会存在较大的时延和处理资源，导致系统负担加重以及数据库运行效率下降，大大降低了用户的使用体验。在数据库应用领域，对于数据库的优化是研究热点之一，主要存在内存优化方法，SQL语句优化方法，I/O优化等几个方面，分别从静态调整数据库表的结构、优化系统资源的使用规则、提高数据库I/O的速率等方面入手，提高数据库的性能表现［5］。然而，对于海上分布式GIS平台来说，对数据的查询行为不只存在于本地数据库中，还存在不同舰船之间数据库的交互、数据的传递和处理等过程，因而传统的本地数据库优化方法难以起到作用。针对以上问题，本文首先对分布式GIS数据库的优化问题进行深入研究和比较，引入了效用概念，并对数据库的查询过程进行建模，提出一种基于用户查询行为的动态优化策略，对该策略进行描述和分析。

1基于用户查询行为的动态优化策略

1.1方法的总体框架本文采用动态优化策略的经典方法，首先将用户请求进行分解，生成简单的搜索策略;然后，利用简单的优化策略进行迭代合并，生成更加复杂的策略，对组合策略进行筛选之后，继续迭代直到生成完整的策略，且该策略能够在最小的开销下实现较好的优化效果，则该策略为最优策略。因而本文提出方法的总体框架如图1所示。在该方法中，收到用户查询请求之后，首先对用户请求进行分析，根据用户提供的SQL语句形成查询树，建立层次化的查询结构。在此基础上，对用户的查询请求进行分解。形成简单的查询条目，为每个查询条目生成简单的查询策略。在具备简单的查询策略之后，将这些策略放入策略组合器中，进行迭代组合。方法采用遍历的形式，将所有的策略两两组合，选出最优，之后再与简单策略进行组合，选出最优，直到所有的策略选取完毕，且无法得出更优的策略时，则最后获得的策略为最优策略。而策略的优劣判断由策略定价与筛选模块决定，该模块中包含了一系列的策略效用与收益的计算规则，并根据当前系统的状态对规则进行动态调整。本文采用贪心算法，能够有效减少对于策略空间的搜索开销。方法的关键在于对于策略是否最优的判断，与传统方法不同，本文引入了策略的效用和收益概念，通过系统当前的资源利用情况以及数据的存储结构等，计算执行策略所需的资源和效果。

1.2策略评价方法本文的主要改进在于将博弈论引入海上GIS数据库查询过程，采用博弈论方法对数据库查询过程进行建模，并通过求解纳什平衡的方法求解出系统的最优方案。在本文中，每个查询任务的所有子查询任务为博弈的参与者，其行为空间为其在策略组合中所处的位置，与传统的查询策略评价相比，本文采用的方法有以下几点优势:1)利用博弈论的方法，将整个过程建模成为了一个具有竞争性的资源分配过程，能够通过分析和求解平衡状态，来获取整个查询策略的执行效果;2)采用博弈论的方法，由于在算法实施中，所得结果始终按照梯度向平衡状态移动，因此使得在算法设计过程中，能够有效地减少算法的遍历次数，减少算法的复杂度，并且实现快速收敛。基于以上描述，首先引入成本概念，由于在分布式数据库中，在查询数据的过程中，往往需要通过通信网络，将数据在不同的数据库或数据中心之间转移。因此，定义查询成本是本地成本的总和(I/O成本、CPU成本在每个站点上)和站点之间传输数据的成本。则对于每个任务来说，其效用函数为需要资源量与分配资源量差值的倒数，其中m为需要访问外部数据库的次数，因而当需要访问外部数据库越频繁，则该任务的效用函数越小。a为常数系数，可以根据具体的实验结果和用户偏好，设置a的值，使得系统达到不同的性能表现。因而对于任务i来说，其最优资源占用为X。对于任一策略组合，其效用函数应当尽可能接近X。当系统中的任务确定之后，则可利用式(1)～式(4)计算出任务i所需要的最优资源占用为X，之后根据策略组合，根据策略的成本模型，计算出该策略所需要占用的资源，与X进行比较，则整个策略评价算法的流程如图3所示。以上流程的关键在于计算任务合适的资源占用量X，其中策略的资源占用计算可以使用合适的开销计算模型，当前关于该模型的研究成果较为丰富，可以分为时延敏感型模型、资源敏感型模型等，可以根据实际的需要选择合适的模型进行计算。

2结语

本文主要讨论了海上分布式GIS平台中，对于用户查询请求的优化方法。在对分布式GIS数据库特点进行深入研究的基础上，结合对于数据库优化方法的分析，对比了多种方法的优劣，并结合实际应用场景，提出了一种基于用户查询行为的动态优化策略。提出了策略效用概念，定义了策略的效用函数，采用博弈论的方法进行了数学建模，并给出了策略比较、组合、筛选的算法。

作者：张洁 单位：郑州旅游职业学院 信息工程系 解放军信息工程大学 信息系统工程学院