摘 要：氣象監(jiān)測技術(shù)的進(jìn)步，氣象參數(shù)的種類和數(shù)量越來越豐富，其中很多氣象參數(shù)需要進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測，海量的非結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和處理問題亟待解決。傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫針對海量的數(shù)據(jù)工作效率低，不能滿足工作需求，而新興的NoSQL技術(shù)則在應(yīng)對此類問題上具有很大的優(yōu)勢。本文將以MongoDB為代表的NoSQL技術(shù)設(shè)計(jì)應(yīng)用到氣象傳感器數(shù)據(jù)處理中，通過測試驗(yàn)證了該技術(shù)在應(yīng)對海量非結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)的存儲與處理時(shí)具有優(yōu)良的性能。

關(guān)鍵詞：NoSQL技術(shù)；MongoDB；氣象傳感器數(shù)據(jù)；應(yīng)用

云計(jì)算時(shí)代的來臨引領(lǐng)著分布式非關(guān)系型數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的快速發(fā)展，該技術(shù)對于海量數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的讀寫性能。NoSQL技術(shù)由于不需要為存儲數(shù)據(jù)建立字段，因此可隨時(shí)存儲各種格式的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)模型靈活。面向文檔的MongoDB，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)松散，可對海量且復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行存儲，并可進(jìn)行快速查詢。在當(dāng)今的氣象參數(shù)監(jiān)測中，監(jiān)測獲得的氣象參數(shù)種類復(fù)雜，數(shù)據(jù)量大，且數(shù)據(jù)之間的一致性較弱，而且在數(shù)據(jù)管理中還要求具有一定的擴(kuò)展性，獲取數(shù)據(jù)也需要方便快捷。這些問題MongoDB技術(shù)均可有效應(yīng)對，因此本文將MongoDB應(yīng)用到氣象傳感器數(shù)據(jù)的處理中，以探究其性能。

1 NoSQL與MongoDB概述

1.1 NoSQL

NoSQL即非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，它包括四種類型：鍵值存儲（Keyvalue）、面向文檔（DocumentOriented）、面向列表（ColumnFamily Databases）、面向圖論（GraphOriented Databases）。NoSQL與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別在于該系統(tǒng)不使用SQL查詢語言，在進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲時(shí)可不采用固定式的表格形式，通常也不使用SQL的JOIN操作，橫向可擴(kuò)展性強(qiáng)。NoSQL在存儲和處理海量數(shù)據(jù)時(shí)性能表現(xiàn)優(yōu)異。[1]因此，NoSQL擁有良好的應(yīng)用前景。

1.2 MongoDB

MongoDB是NoSQL中的一種文檔型數(shù)據(jù)庫，采用C++語言編寫，性能優(yōu)良，可擴(kuò)展，開源。MongoDB同時(shí)具有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的部分特點(diǎn)和功能，其所支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型松散，因此可有效解決類型復(fù)雜的數(shù)據(jù)存儲問題。MongoDB的查詢語言功能強(qiáng)大，它與面向?qū)ο蟮牟樵冋Z言相似，具有類似關(guān)系型數(shù)據(jù)庫單表查詢的大多數(shù)功能，并可對數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建索引。MongoDB由三個(gè)部分構(gòu)成，即數(shù)據(jù)庫、集合、文檔對象，由于集合中沒有行列以及關(guān)系的概念，因此表現(xiàn)出相對自由的模式。[2]

MongoDB的功能主要特點(diǎn)有：模式自由；支持查詢與動態(tài)查詢；可完全索引，包括內(nèi)部對象；可復(fù)制與故障的恢復(fù)；面向集合進(jìn)行存儲，對對象類型的數(shù)據(jù)更易存儲；采用二進(jìn)制進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲，較大的存儲對象也同樣采用二進(jìn)制；碎片自動處理，進(jìn)而支持云計(jì)算層次擴(kuò)展性；支持多種語言；通過網(wǎng)絡(luò)可以訪問。

2 MongoDB在氣象數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用

2.1 插入數(shù)據(jù)

采用Python構(gòu)建數(shù)據(jù)庫步驟如下所示：

client = MongoClient（）

db = client.meteor_data

collection = db.res

mongo數(shù)據(jù)庫metor_data建立連接，并將集合res選中，需要注意的是，在此處并未真正創(chuàng)建集合，而是采用延時(shí)創(chuàng)建的方式，等有文檔插入時(shí)才建立相應(yīng)的集合和數(shù)據(jù)庫。

下面列出了一條測量數(shù)據(jù)：

其中‘CH9表示通道9的測量數(shù)據(jù)，101721.321為氣象傳感器的所測得的氣壓值，每條的測量所得數(shù)據(jù)對應(yīng)的通道數(shù)量可根據(jù)實(shí)際需要自行調(diào)整?！甌IME則表示數(shù)據(jù)的測定時(shí)間點(diǎn)。通過將數(shù)條測量數(shù)據(jù)作為文檔插入res中，進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲，使用python插入文檔的操作為：collection.insert_one（data），data所在位置替代要插入的各種類型的氣象要素，例如氣溫、氣壓、相對濕度、風(fēng)向、風(fēng)速、降水量、能見度、跑道視程、云底高等監(jiān)測數(shù)據(jù)。插入后的文檔如下所示：

‘_id域是mongo自動添加，作為主鍵。

2.2 數(shù)據(jù)查詢

存儲的數(shù)據(jù)可以通過條件匹配或相等匹配快速查詢。采用相等匹配進(jìn)行查詢的格式為：{：，：，：，...}，例如：cursor= collection.find（{“TIME”：‘20180307 16：12：9}），則會查找到時(shí)間域?yàn)?0180307 16：12：9的文檔。條件匹配查詢需要使用比較運(yùn)算符（“$lt”、“$gt”、“$in”），格式為{：{：}}，例如cursor= collection.find（{‘CH7：{“$lt”：326}}），則會查找到‘CH7域值小于326的數(shù)據(jù)。查詢結(jié)果如圖所示：

2.3 集合更新

采用python進(jìn)行集合更新的方式有：update_one（），update_many（），更新操作是需要設(shè)定條件和對于的文檔要執(zhí)行的動作，例如：result= collection.update_one（{‘TIME：‘20180307 16：12：9}，{“$set”：{“discription”：“measure resistance”}}），首先則匹配到時(shí)間域?yàn)椤?0180307 16：12：9的數(shù)據(jù)，然后更新“discription”域的值為“measure resistance”，如果該域缺省，則會自動添加。運(yùn)算符“$set”為設(shè)定域值，更新后的文檔為：

2.4 聚合

MongoDB具有聚合框架，包括過濾記錄（$match）、解綁列表（$unwind）、按照指定域聚合（$group）等功能。聚合按照stage進(jìn)行，用各階段構(gòu)成的列表作為參數(shù)，格式為：db.collection.aggregate（[，，...]），各個(gè)階段按照管道順序執(zhí)行，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合。另外，通過MongoDB的聚合框架，可處理一些返回的結(jié)果，以實(shí)現(xiàn)一些別名顯示、添加字段等特殊的功能，例如進(jìn)行數(shù)據(jù)處理是常需要返回通道未被測量的次數(shù)，則操作步驟如下：

cursor= collection.aggregate（[{“$match”：{“CH5”：None}}，{“$group”：{“_id”：“$CH5”，“count”：{“$sum”：1}}}]）

該聚合操作首先會匹配“CH5”域的缺省記錄，而后按照“CH5”域值進(jìn)行分組，同時(shí)將“_id”作為鍵，對各組記錄的數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，聚合統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖所示：

3 結(jié)語

MongoDB作為面向文檔的存儲系統(tǒng)具有強(qiáng)大的功能，模式的高度自修提高了文檔的靈活度，通過簡單的擴(kuò)展就可實(shí)現(xiàn)支持TB級數(shù)據(jù)。另外，插入數(shù)據(jù)、查詢數(shù)據(jù)、更新數(shù)據(jù)、聚合等的可操作性強(qiáng)，支持的計(jì)算機(jī)語言種類豐富。本文將MongoDB應(yīng)用到氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理中，滿足氣象數(shù)據(jù)處理工作的各種要求，提高了數(shù)據(jù)處理的存儲和處理的效率。

參考文獻(xiàn)：

[1]李紹俊，楊海軍，黃耀歡，等.基于NoSQL數(shù)據(jù)庫的空間大數(shù)據(jù)分布式存儲策略[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（信息科學(xué)版），2017，42（2）：163169.

[2]鐘麟，員建廈.一種基于MongoDB的大數(shù)據(jù)管理架構(gòu)[J].計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)，2016，42（5）：6264.

作者簡介：王大冬（1984），男，漢族，本科，軟件工程師，從事氣象軟件數(shù)據(jù)處理和顯示方面的研究。