基于MongoDB的黑河流域時空數據云存儲關鍵技術研究.pdf

1、在我國西北干旱半干旱地區(qū)，隨著人口數量的急劇增加和經濟的快速發(fā)展，區(qū)域水資源短缺現象日趨嚴重。水危機已成為制約社會經濟可持續(xù)發(fā)展的重要因素和我們必須面對的挑戰(zhàn)。為了解決和應對各種水環(huán)境、水生態(tài)問題，水文水資源信息的獲取和有效利用對于揭示水文過程物理機制，合理規(guī)劃水資源至關重要。今天，隨著水文觀測技術的發(fā)展，水文學已經由傳統(tǒng)意義上的數據稀缺科學發(fā)展為數據豐富的可讀科學。面對多源、海量的時空觀測數據，如何實現多源時空數據的高效管理、合理分類

2、、快速提取、共享、分析和可視化已成為水文學發(fā)展迫切需要解決的問題。
　　Web2.0和移動互聯網技術的快速興起和廣泛應用，一大批非關系型、分布式存儲的NoSQL類型數據庫的出現，給我們提供了一個解決上述水文信息科學問題的新思路。NoSQL類型數據庫提供了高效并發(fā)讀寫數據的能力，同時具備高可用和高擴展性，與傳統(tǒng)數據庫相比較更加注重海量數據的高效存儲。本文基于NoSQL類型中的MongoDB數據庫搭建了一個云存儲實驗環(huán)境，采用開源ME

3、AN框架設計開發(fā)了前端Web應用系統(tǒng)，旨在解決海量流域時空數據存儲與并發(fā)訪問中的一系列難題。
　　本文主要完成工作內容如下：
　　(1)搭建了Replica Set與Sharding結合方式的MongoDB云存儲實驗環(huán)境，用于儲存海量時空數據；
　　(2)探索性地嘗試使用美國先進水文科學發(fā)展大學聯盟(The Consortium of Universities for the Advancement of Hydrol

4、ogic Science Inc.) ODM觀測模型在MongoDB云存儲環(huán)境中存儲水文觀測數據；
　　(3)對比傳統(tǒng)關系型空間數據庫中數據存儲方式，采用GeoJSON編碼格式實現了MongoDB云存儲實驗環(huán)境下的空間數據存儲；
　　(4)對全棧式開發(fā)框架MEAN進行了深入細致的研究與分析，分析總結了其四大組成部分MongoDB、Express、AngularJS、Node.js在前端Web系統(tǒng)開發(fā)中的優(yōu)越性和創(chuàng)新性?；赨