基于MongoDB的信息存储管理方法

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  • CN201910141214.3
  • 20190226
  • CN110046270A
  • 20190723
  • 中科遥感(深圳)卫星应用创新研究院有限公司;中科遥感科技集团有限公司;广东中科遥感技术有限公司
  • 李文东;李涛;檀飞腾
  • G06F16/58
  • G06F16/58 G06F16/29

  • 广东省深圳市南山区西丽街道学苑大道1001号南山智园A3栋1号
  • 广东(44)
  • 天津市尚仪知识产权代理事务所(普通合伙)
  • 高正方
摘要
本发明的基于MongoDB的信息存储管理方法,具体步骤如下:步骤一,遥感影像存储系统根据资源卫星中心的申请记录信息向资源卫星中心请求元数据申请请求查询结果;步骤二,遥感影像存储系统根据元数据申请请求查询结果,请求MongoDB数据库返回缩略图所处的地理位置;步骤三,遥感影像存储系统判断缩略图所处的地理位置入库状态并更新。本发明不仅可以降低遥感影像存储系统并发环境下服务器端磁盘的吞吐压力,也可以保证遥感影像存储系统的调度和绘制效率。
权利要求

1.一种基于MongoDB的信息存储管理方法,其特征在于:具体步骤如下:

步骤一,遥感影像存储系统根据资源卫星中心的申请记录信息向资源卫星中心请求元数据申请请求查询结果;

步骤二,遥感影像存储系统根据元数据申请请求查询结果,请求MongoDB数据库返回缩略图所处的地理位置;

步骤三,遥感影像存储系统判断缩略图所处的地理位置入库状态并更新。

2.根据权利要求1所述的基于MongoDB的信息存储管理方法,其特征在于:所述的步骤一中,遥感影像存储系统根据资源卫星中心信息的申请记录向资源卫星中心发送申请请求;

资源卫星中心向遥感影像存储系统返回元数据申请请求;

遥感影像存储系统判断元数据申请请求查询是否成功,若成功,向资源卫星中心返回元数据申请请求查询结果,若失败,结束操作;

遥感影像存储系统判断元数据申请请求查询结果是否为空,若否,保存元数据申请请求查询结果记录,若是,结束操作。

3.根据权利要求1所述的基于MongoDB的信息存储管理方法,其特征在于:所述的步骤二中,遥感影像存储系统判根据元数据申请请求查询结果记录中的浏览图地址,下载缩略图;

遥感影像存储系统根据资源卫星中心信息的申请记录,将缩略图信息转换成Base64字符串的入库请求,并将Base64字符串的入库请求发送至MongoDB数据库,然后遥感影像存储系统更新MongoDB数据库入库状态和发送入库请求时间;

MongoDB数据库调用分布式数据库的交叉接口和内部接口区分缩略图所处的地理位置,并将其存储至遥感影像存储系统相应的地理信息表中。

4.根据权利要求1所述的基于MongoDB的信息存储管理方法,其特征在于:所述的步骤三中,遥感影像存储系统定时查询当前时间与发送入库请求时间前5分钟之间的所有缩略图,检查地理信息表中的缩略图所处的地理位置;

遥感影像存储系统判断地理信息表中缩略图所处的地理位置是否入库成功,若是,删除缩略图,并更新数据入库状态为入库成功,然后结束操作,若否,更新数据入库状态为未入库,等待下次重新发送入库请求。

说明书
技术领域

本发明涉及遥感影像数据存储管理方法的技术领域,特别涉及一种基于MongoDB的信息存储管理方法。

利用遥感数据和融合技术,对区域进行监测、预警和分析,对于制定具体的防灾方案和采取有效的防治措施,都有着重大意义。如何有效地管理区域的多时相、精细化的海量地形地貌历史数据,以及航空遥感和卫星遥感技术实时获取的最新数据,支持高效的存储和调度,以满足应急救灾的科学决策和应用需要,现已成为遥感影像地理信息数据库数据管理的难点。遥感影像数据的存取也满足长尾理论,即大部分的数据库存取集中在少部分的现势性数据上。显然,应该使活跃的现势性地形数据能便于有效存取。

然而,传统的关系型数据模型和数据组织结构,只是在概念和逻辑层面实现数据组织的完整性,包括序列快照模型、基图修正模型、地理-时间组合体模型和地理-时间立方体模型等,并没有考虑遥感影像数据的存取权重,物理实现统一采用磁盘存储,导致磁盘I/O成为数据库调度性能的瓶颈,极大地增加了磁盘I/O负荷和数据调度时间。

本发明为了解决上述技术问题,而提供一种基于MongoDB的信息存储管理方法。MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库,由 C++ 语言编写,旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

本发明所采取的技术方案是:

本发明的基于MongoDB的信息存储管理方法,具体步骤如下:

步骤一,遥感影像存储系统根据资源卫星中心的申请记录信息向资源卫星中心请求元数据申请请求查询结果;

步骤二,遥感影像存储系统根据元数据申请请求查询结果,请求MongoDB数据库返回缩略图所处的地理位置;

步骤三,遥感影像存储系统判断缩略图所处的地理位置入库状态并更新。

所述的步骤一中,遥感影像存储系统根据资源卫星中心信息的申请记录向资源卫星中心发送申请请求;

资源卫星中心向遥感影像存储系统返回元数据申请请求;

遥感影像存储系统判断元数据申请请求查询是否成功,若成功,向资源卫星中心返回元数据申请请求查询结果,若失败,结束操作;

遥感影像存储系统判断元数据申请请求查询结果是否为空,若否,保存元数据申请请求查询结果记录,若是,结束操作。

所述的步骤二中,遥感影像存储系统判根据元数据申请请求查询结果记录中的浏览图地址,下载缩略图;

遥感影像存储系统根据资源卫星中心信息的申请记录,将缩略图信息转换成Base64字符串的入库请求,并将Base64字符串的入库请求发送至MongoDB数据库,然后遥感影像存储系统更新MongoDB数据库入库状态和发送入库请求时间;

MongoDB数据库调用分布式数据库的交叉接口和内部接口区分缩略图所处的地理位置,并将其存储至遥感影像存储系统相应的地理信息表中。

所述的步骤三中,遥感影像存储系统定时查询当前时间与发送入库请求时间前5分钟之间的所有缩略图,检查地理信息表中的缩略图所处的地理位置;

遥感影像存储系统判断地理信息表中缩略图所处的地理位置是否入库成功,若是,删除缩略图,并更新数据入库状态为入库成功,然后结束操作,若否,更新数据入库状态为未入库,等待下次重新发送入库请求。

本发明具有的优点和积极效果是:

本发明不仅可以降低遥感影像存储系统并发环境下服务器端磁盘的吞吐压力,也可以保证遥感影像存储系统的调度和绘制效率。

图1是本发明的流程示意图。

以下参照附图及实施例对本发明进行详细的说明。

如图1所示,本发明的基于MongoDB的信息存储管理方法,具体步骤如下:

步骤一,遥感影像存储系统根据资源卫星中心的申请记录信息向资源卫星中心请求元数据申请请求查询结果;

步骤二,遥感影像存储系统根据元数据申请请求查询结果,请求MongoDB数据库返回缩略图所处的地理位置;

步骤三,遥感影像存储系统判断缩略图所处的地理位置入库状态并更新。

所述的步骤一中,遥感影像存储系统根据资源卫星中心信息的申请记录向资源卫星中心发送申请请求;

资源卫星中心向遥感影像存储系统返回元数据申请请求;

遥感影像存储系统判断元数据申请请求查询是否成功,若成功,向资源卫星中心返回元数据申请请求查询结果,若失败,结束操作;

遥感影像存储系统判断元数据申请请求查询结果是否为空,若否,保存元数据申请请求查询结果记录,若是,结束操作。

所述的步骤二中,遥感影像存储系统判根据元数据申请请求查询结果记录中的浏览图地址,下载缩略图;

遥感影像存储系统根据资源卫星中心信息的申请记录,将缩略图信息转换成Base64字符串的入库请求,并将Base64字符串的入库请求发送至MongoDB数据库,然后遥感影像存储系统更新MongoDB数据库入库状态和发送入库请求时间;

MongoDB数据库调用分布式数据库的交叉接口和内部接口区分缩略图所处的地理位置,并将其存储至遥感影像存储系统相应的地理信息表中。

所述的步骤三中,遥感影像存储系统定时查询当前时间与发送入库请求时间前5分钟之间的所有缩略图,检查地理信息表中的缩略图所处的地理位置;

遥感影像存储系统判断地理信息表中缩略图所处的地理位置是否入库成功,若是,删除缩略图,并更新数据入库状态为入库成功,然后结束操作,若否,更新数据入库状态为未入库,等待下次重新发送入库请求。

本发明在扩展性方面,分布式数据库即MongoDB数据库提供主从复制和副本集复制2种方式,满足了冗余备份与高可用性,相对于主从复制,副本集复制在保证自动故障转移方面更具有优势。同时,MongoDB数据库还提供自动切片功能,易于实现横向扩展。而且多用户存储带来较大数据量和频繁的I/O操作,可采用自动切片与副本集复制相结合的方式,将不同的数据集合放在不同的分片,每一个分片都有多个副本分布在不同机器中,实现数据库服务器的自动故障转移、负载均衡以及自动扩展。

本发明将存取频率高的现势性地形数据存储在内存上,将历时数据存储在磁盘上,现势性地形数据的调取就可以消除内外存的磁盘I/O。这样不仅可以降低遥感影像存储系统并发环境下服务器端磁盘的吞吐压力,也可以保证遥感影像存储系统的调度和绘制效率,充分挖掘了分布式数据库即MongoDB数据库的性能优势。

本文发布于:2023-04-14 05:16:58,感谢您对本站的认可!

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