空管系統(tǒng)大數(shù)據(jù)存儲

趙莽栓

摘 要空管系統(tǒng)大數(shù)據(jù)存儲和分析是該系統(tǒng)需要關(guān)注的重要內(nèi)容，也是保證生產(chǎn)正常進(jìn)行的技術(shù)說段。本文擬在打破傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫的存儲模式，著眼于圖數(shù)據(jù)庫的模式和相關(guān)技術(shù)論述空管系統(tǒng)大數(shù)據(jù)存儲與數(shù)據(jù)分析，從圖數(shù)據(jù)庫的原理、方法、可應(yīng)用性等方面敘述圖數(shù)據(jù)庫模式在空管系統(tǒng)中的應(yīng)用，并闡述了空管系統(tǒng)大數(shù)據(jù)的存儲與云部署以及基于圖數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析模式。主要敘述了空管系統(tǒng)圖數(shù)據(jù)庫的設(shè)計模式、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)計算和數(shù)據(jù)分析，并與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對比，以此說明了圖數(shù)據(jù)庫應(yīng)用于空管系統(tǒng)的可行性。

【關(guān)鍵詞】空管系統(tǒng) 大數(shù)據(jù) 儲存

空中交通管制系統(tǒng)包括執(zhí)行塔臺和進(jìn)近管制的終端區(qū)管制系統(tǒng)與執(zhí)行區(qū)域和高空管制的區(qū)域管制系統(tǒng)，是國家信息化建設(shè)的重要組成部分，肩負(fù)著民航管理多架飛機(jī)起降和航行，保障飛行秩序和安全運(yùn)行的任務(wù)。隨著社會的發(fā)展和越來越多的飛機(jī)投入運(yùn)營，空管系統(tǒng)承載的功能和壓力也在逐步增大，每天有大量的數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中流轉(zhuǎn)，如何保障系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行是必須要考慮的首要問題之一，這就涉及到數(shù)據(jù)存儲機(jī)制與查詢功能的改善；另外，隨著數(shù)據(jù)積累的增大，可以通過計算機(jī)等手段對該數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析和深層次挖掘其相關(guān)性以找出數(shù)據(jù)內(nèi)在的信息和業(yè)務(wù)系統(tǒng)固有的缺陷，為后續(xù)的升級改造提供數(shù)字化依據(jù)。以下將以華東空管局為背景闡述空管系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)存儲和分析功能的構(gòu)建。

1 概述

大數(shù)據(jù)存儲和云計算是當(dāng)今計算機(jī)領(lǐng)域的熱門話題，主要應(yīng)用于零售行業(yè)和傳統(tǒng)運(yùn)輸業(yè)。其大數(shù)據(jù)存儲是云計算的基礎(chǔ)，只有解決了大數(shù)據(jù)的存儲模式才能提供更加快捷的大數(shù)據(jù)運(yùn)算，為云計算提供基于硬件的技術(shù)支持。Hadoop的產(chǎn)生使我們能夠用普通機(jī)器建立穩(wěn)定的處理TB級數(shù)據(jù)的集群，把傳統(tǒng)而昂貴的并行計算等概念一下就拉到了我們的面前，但是Hadoop的Key-value模式和MapReduce機(jī)制的數(shù)據(jù)存儲瓶頸以及功能開發(fā)的復(fù)雜性對開發(fā)人員提出了很高的要求。簡潔、高效、易用、自平衡的云存儲模式是解決當(dāng)前諸多問題的關(guān)鍵，順勢而生的圖數(shù)據(jù)庫以其簡潔高效、多種易用API接口和自帶的負(fù)載均衡功能、易部署等特性越來越贏得業(yè)界的青睞。

任何數(shù)據(jù)存儲模式都不能解決業(yè)務(wù)系統(tǒng)所有的數(shù)據(jù)問題，目前大型系統(tǒng)每天有大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生和流轉(zhuǎn)，如何從上百G的數(shù)據(jù)中順暢的查詢出所需的記錄是決定系統(tǒng)可用性和功能性的關(guān)鍵；雖然增加硬件投入可以有效緩解數(shù)據(jù)卡的現(xiàn)象，但找對數(shù)據(jù)存儲模式更能起到事半功倍的效果。目前流行的云存儲簡而言之就是將大量的數(shù)據(jù)分而置之，將不同的數(shù)據(jù)分門別類，然后分配到不同層級的硬件上以減少查詢的復(fù)雜度，但這種分而置之的存儲架構(gòu)是基于基本的存儲模式的，所以選對基本的存儲模式是實現(xiàn)云存儲的關(guān)鍵。

空管數(shù)據(jù)除了基本的元信息數(shù)據(jù)外，主要包括雷達(dá)數(shù)據(jù)、電報數(shù)據(jù)、航班計劃、航班運(yùn)行數(shù)據(jù)、流控信息、電子進(jìn)程單數(shù)據(jù)和航線基礎(chǔ)管理數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)之間具有相關(guān)性，其中航班計劃數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，電子進(jìn)程單數(shù)據(jù)是核心，其它航空器相關(guān)的運(yùn)行數(shù)據(jù)是和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與核心數(shù)據(jù)密切相關(guān)的。目前的空管系統(tǒng)數(shù)據(jù)的存儲大都采用ORACLE數(shù)據(jù)庫，將這些相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)分割成離散的字段形式儲存于數(shù)據(jù)表中，當(dāng)使用時再將這些離散的數(shù)據(jù)組裝成對象呈現(xiàn)到客戶端。這種強(qiáng)行將關(guān)系打斷的存儲方式不僅查詢效率低下，也沒有有效的利用數(shù)據(jù)之間的自然聯(lián)系，而是人為地將離散數(shù)據(jù)按一定規(guī)則強(qiáng)行組合在一起使用。由于數(shù)據(jù)之間的自然聯(lián)系的喪失，導(dǎo)致了后續(xù)的數(shù)據(jù)分析中缺少諸多自然的屬性，從而不能更好的挖掘空管數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，不能為空管系統(tǒng)的更新?lián)Q代提供很好的技術(shù)支持。

2 圖數(shù)據(jù)庫

圖數(shù)據(jù)庫基于最基本的圖論算法，并以此為基礎(chǔ)發(fā)展。圖是定點(diǎn)和邊的集合，是節(jié)點(diǎn)和關(guān)聯(lián)的集合。圖數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)是一種在線的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。它支持對圖數(shù)據(jù)庫模型的增刪改查（CRUD）方法，一般用于事務(wù)（OLTP）系統(tǒng)中，并對事務(wù)性能進(jìn)行了優(yōu)化。選擇圖數(shù)據(jù)庫的一個充分的理由是因為性能的顯著提升，與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)庫相比，圖數(shù)據(jù)庫會隨著數(shù)據(jù)集的不斷增大，查詢性能會趨于保持不變；而關(guān)系型數(shù)據(jù)庫處理密集join（join-intensive）查詢的性能會隨之變差。作為開發(fā)者和數(shù)據(jù)架構(gòu)師，我們總是希望根據(jù)問題域來決定如何連接數(shù)據(jù)，但現(xiàn)實情況往往是對問題域了解是逐漸加深的。因為圖天生是可擴(kuò)展的，這意味著我們可以對已經(jīng)存在的結(jié)構(gòu)添加不同種類的新聯(lián)系、新節(jié)點(diǎn)、新標(biāo)簽和新子圖，而不用擔(dān)心破壞已有的查詢或應(yīng)用程序的性能，這種靈活性決定了我們不必在項目最初就窮思竭慮地把領(lǐng)域中的每一個細(xì)枝末節(jié)都考慮在模型中。另外，通過使用與當(dāng)今增量和迭代的軟件交付實踐相吻合的軟件流水線技術(shù)，能夠象改進(jìn)程序代碼一樣改進(jìn)數(shù)據(jù)存儲模型，現(xiàn)代圖數(shù)據(jù)庫可以讓我們使用平滑的開發(fā)方式，配以優(yōu)雅的系統(tǒng)維護(hù)，摒棄僵化的模式限制，再加上圖數(shù)據(jù)庫人性化的API，使我們可以用一種可控的方式來開發(fā)應(yīng)用程序。

以Neo4j圖數(shù)據(jù)庫為例，該圖數(shù)據(jù)庫提供了嵌入式Neo4j和服務(wù)器模式，并提供了多種API和遍歷框架（Traversal Framework）以及Cypher查詢語言；同時Neo4j集群提供了復(fù)制、使用隊列寫入緩沖區(qū)和全球化集群策略來更好的支持大數(shù)據(jù)存儲和云計算。Neo4j本身沒有負(fù)載均衡功能，而是依賴于網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的負(fù)載均衡能力。通過分離讀寫流量，將寫操作定向到主節(jié)點(diǎn)，而讀操作分散到整個集群來提升系統(tǒng)性能；通過高速緩存分片算法，提前將查詢的部分區(qū)域放入高速緩存，借助一致性路由技術(shù)使整個集群的數(shù)據(jù)同步保持一致。

3 空管數(shù)據(jù)存儲模型

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲模型是基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的，而基于圖數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲模型將改變傳統(tǒng)的思維模式，用一種面向?qū)ο蟮母拍钊ピO(shè)計基本的數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)，是自上而下、自大而小的設(shè)計方法。以下就空管數(shù)據(jù)中的航班數(shù)據(jù)為例，對圖數(shù)據(jù)庫存儲實現(xiàn)做一概念性的敘述。

3.1 基本數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)設(shè)計模式

航班數(shù)據(jù)可以由航班號、日期和位置唯一的確定該航班的狀態(tài)，其中航班號屬于元數(shù)據(jù)的范圍，日期數(shù)據(jù)屬于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，位置信息（經(jīng)緯度）來自于雷達(dá)數(shù)據(jù)。根據(jù)日期和航班號所關(guān)聯(lián)的屬性信息就可以唯一的確定該航班的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，雷達(dá)數(shù)據(jù)中的經(jīng)緯度與時間和該基礎(chǔ)數(shù)據(jù)綁定就可以確定該航班的即時狀態(tài)。

對圖數(shù)據(jù)建模主要涉及節(jié)點(diǎn)、聯(lián)系、和屬性等因素。其中用節(jié)點(diǎn)來表示事物，如圖1中的航班運(yùn)行、日期、航班和位置；用聯(lián)系來表示結(jié)構(gòu)，如上圖中的Belong_to、Flight_on、Flight_to、Positon_of、pos_to等；屬性是表示節(jié)點(diǎn)或聯(lián)系自身的具體內(nèi)容信息。圖1是對圖數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)建模的一種概念性詮釋，分4個層次：頂層是航班信息節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)通過屬性限定全局屬性，如華東局、春季、民航、軍用等；第二層是日期節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)沒有屬性，只是單純的日期節(jié)點(diǎn)，各日期節(jié)點(diǎn)之間通過Date_pre和Date_next聯(lián)系起來，形成自然的時間序列，該節(jié)點(diǎn)通過Belong_to和航班節(jié)點(diǎn)相聯(lián)系，以確定其歸屬；第三層節(jié)點(diǎn)是航班節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)通過航班名稱、航空公司名稱和機(jī)型等屬性信息標(biāo)識，節(jié)點(diǎn)之間通過Flight_to聯(lián)系相連接，形成一個隊列來標(biāo)識航班之間的前后順序，各航班通過Flight_on聯(lián)系與日期節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)，以標(biāo)示航班的所屬日期；第四層節(jié)點(diǎn)是位置節(jié)點(diǎn)，該節(jié)點(diǎn)通過Position_of聯(lián)系與航班節(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)，以標(biāo)示該位置屬于哪一個航班，同時位置之間通過pos_to聯(lián)系關(guān)聯(lián)以標(biāo)示位置之間的先后順序。

數(shù)據(jù)的增刪改查操作如下所述：插入數(shù)據(jù)：日期節(jié)點(diǎn)是一個自然順序節(jié)點(diǎn)，插入是只需要按照日期節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系找到日期的位置，然后建立前后節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系即可；航班節(jié)點(diǎn)的插入首先找到日期節(jié)點(diǎn)，再根據(jù)日期和航班節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系找到新加入的節(jié)點(diǎn)的位置，重新建立航班節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系以及新加入航班節(jié)點(diǎn)與時間節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系；位置節(jié)點(diǎn)的插入首先按照日期-航班-位置的順序找到應(yīng)該插入節(jié)點(diǎn)的位置，然后重建位置節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系以及位置節(jié)點(diǎn)和航班節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系。修改數(shù)據(jù)：對任何一個節(jié)點(diǎn)，只需要按照從上到下的順序，即航班運(yùn)行-日期-航班-位置找到相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)，然后修改節(jié)點(diǎn)的屬性及關(guān)系即可。刪除數(shù)據(jù)：只需要按照從上到下的順序，即航班運(yùn)行-日期-航班-位置找到相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)，刪除該節(jié)點(diǎn)時，如果該節(jié)點(diǎn)有下層的子節(jié)點(diǎn)時，子節(jié)點(diǎn)自動被刪除。查詢數(shù)據(jù)：只需要按照從上到下的順序，即航班運(yùn)行-日期-航班-位置找到相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)，讀出該節(jié)點(diǎn)的屬性和聯(lián)系即可。

與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫模式相比，不論是插入還是查詢都有很大的優(yōu)勢。尤其是查詢，關(guān)系型數(shù)據(jù)的查詢要想提高查詢速度，除了增加硬件外，建立主鍵索引成為不二選擇。而且隨著數(shù)據(jù)表記錄條數(shù)的增加，查詢速度會越來越慢；而圖數(shù)據(jù)庫當(dāng)數(shù)據(jù)達(dá)到一定的數(shù)量級后，其查詢速度趨向于平穩(wěn)，再增加記錄查詢時間也不會增加；這對數(shù)據(jù)密集型的業(yè)務(wù)系統(tǒng)有很大的幫助。圖數(shù)據(jù)庫與Hadoop相比，其設(shè)計模式更趨向于人性化，很容易將客觀實體轉(zhuǎn)變成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)因素；其開發(fā)模式也對程序員提出了較低的要求，對后續(xù)的快捷開發(fā)和快速應(yīng)用提供支撐。

3.2 空管大數(shù)據(jù)存儲實現(xiàn)

企業(yè)級大數(shù)據(jù)存儲增容的實現(xiàn)分為垂直擴(kuò)展和水平擴(kuò)展，垂直擴(kuò)展是升級數(shù)據(jù)庫服務(wù)器以提供更加魯棒的硬件性能，水平擴(kuò)展是通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將大量的數(shù)據(jù)分門別類分散到不同的地方的不同級別的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上以提供更加有效的數(shù)據(jù)服務(wù)。水平擴(kuò)展技術(shù)是當(dāng)前的熱點(diǎn)，空管數(shù)據(jù)的存儲也不例外，隨著空管數(shù)據(jù)量的日趨增加和復(fù)雜化，將空管數(shù)據(jù)分散存儲、就近查詢以減少網(wǎng)絡(luò)占用和硬件損耗是空管系統(tǒng)發(fā)展的趨勢。

圖數(shù)據(jù)庫通過集群技術(shù)，使用主從復(fù)制實現(xiàn)高可用性和水平讀擴(kuò)展。通過將絕大部分寫入操作直接在主節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行、從節(jié)點(diǎn)主要進(jìn)行讀操作的模式將讀請求和寫請求分開，并通過負(fù)載均衡器將寫流量定向到主節(jié)點(diǎn)，而讀流量分散到整個集群。而主從節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)同步是依靠圖數(shù)據(jù)庫的底層模塊（配置選項）自動完成并通過內(nèi)部的與或機(jī)制將數(shù)據(jù)延遲降低到最小的程度。通過高速緩存分片技術(shù)將每個請求路由到HA（高可用性）集群的特定實例上。如果應(yīng)用程序的大多數(shù)查詢都是局部圖查詢，即從圖的一個或多個特定點(diǎn)開始，然后遍歷周圍的子圖。那么這種一致地從一族節(jié)點(diǎn)開始查詢，隨后路由到同一數(shù)據(jù)庫實例繼續(xù)查詢的機(jī)制將增加每個查詢在熱高速緩存中的命中可能性。

如圖2所示，空管運(yùn)行數(shù)據(jù)的存儲采用主從節(jié)點(diǎn)的大數(shù)據(jù)存儲模式，通過網(wǎng)絡(luò)將主從節(jié)點(diǎn)互聯(lián)，從節(jié)點(diǎn)之間相對隔絕；主節(jié)點(diǎn)存儲實時運(yùn)行的實際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，通過策略將數(shù)據(jù)分門別類的復(fù)制到從節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行存儲。這就要求在主從節(jié)點(diǎn)上分別建立有差異的圖數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，主數(shù)據(jù)庫節(jié)點(diǎn)除了具備數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)寫入讀取功能外，還具備整個集群的主節(jié)點(diǎn)管理的功能；同樣從節(jié)點(diǎn)除了存儲數(shù)據(jù)外，還具備數(shù)據(jù)備份和提供查詢服務(wù)的功能。

集群中數(shù)據(jù)的同步要求一致性，即保證使得主節(jié)點(diǎn)的寫入是立即同步的，而整個集群的數(shù)據(jù)同步是最終一致的。要保證直接向主節(jié)點(diǎn)的寫入能反映到下一個經(jīng)過負(fù)載均衡的讀請求上，圖數(shù)據(jù)庫采用一致性路由技術(shù)將寫入操作定向到將用于響應(yīng)后續(xù)的讀取請求的從節(jié)點(diǎn)上。寫入和讀取基于請求中的一些領(lǐng)域條件被一致地路由。

3.3 空管大數(shù)據(jù)云計算

空管系統(tǒng)運(yùn)行過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，比如航班計劃、實時航班運(yùn)行數(shù)據(jù)、雷達(dá)數(shù)據(jù)、電子進(jìn)程單數(shù)據(jù)等，通過客戶端生成后通過寫入負(fù)載均衡器寫入主節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，主節(jié)點(diǎn)服務(wù)器通過計算采用一致性路由技術(shù)將數(shù)據(jù)分門別類地同步到集群中的從節(jié)點(diǎn)上；客戶端查詢數(shù)據(jù)時，讀出負(fù)載均衡器根據(jù)客戶端的請求將請求分配到相應(yīng)的從節(jié)點(diǎn)或主節(jié)點(diǎn)上。要保證云計算的順利實施，底層數(shù)據(jù)同步策略的構(gòu)建是關(guān)鍵，主要包括合理的規(guī)劃主從數(shù)據(jù)庫節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，制定正確的一致性路由策略和同步機(jī)制，數(shù)據(jù)的區(qū)域分塊技術(shù)，數(shù)據(jù)緩存和備份，以及存儲網(wǎng)絡(luò)的選擇、帶寬分配、硬件基礎(chǔ)設(shè)施的合理配置等。同時，要盡量避免從節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)寫入，因為從節(jié)點(diǎn)的寫入比主節(jié)點(diǎn)慢一個數(shù)量級，從節(jié)點(diǎn)寫入后，數(shù)據(jù)首先要路由到主節(jié)點(diǎn)上，然后再由主節(jié)點(diǎn)同步到各從節(jié)點(diǎn)上；同樣的，主節(jié)點(diǎn)盡量避免數(shù)據(jù)的讀取，以騰出資源讓主節(jié)點(diǎn)有效地管理集群保持?jǐn)?shù)據(jù)的即時同步。

在一個集群中主節(jié)點(diǎn)一般是唯一的，從節(jié)點(diǎn)可以有多個，當(dāng)主節(jié)點(diǎn)失效時，由從節(jié)點(diǎn)中的一個擔(dān)任主節(jié)點(diǎn)的角色繼續(xù)提供服務(wù)。集群中每個數(shù)據(jù)庫實例都包括了集群中的全部或部分?jǐn)?shù)據(jù)，任何節(jié)點(diǎn)的失效都不會導(dǎo)致數(shù)據(jù)的丟失。從節(jié)點(diǎn)的加入可以很方便的進(jìn)行，保證了云的橫向易擴(kuò)展性。而且集群的讀吞吐量可以在理論上做到隨集群中實例的個數(shù)線性增長。例如如果一個擁有5個結(jié)點(diǎn)的集群可以每秒響應(yīng)500個讀請求，那么再添加一個結(jié)點(diǎn)就可以將其擴(kuò)容為每秒響應(yīng)600個讀請求。

4 數(shù)據(jù)分析概述

基于圖數(shù)據(jù)庫的大數(shù)據(jù)分析，是在數(shù)據(jù)存儲網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的基礎(chǔ)上逐漸發(fā)展的。概略的講，數(shù)據(jù)分析的目的是通過各種數(shù)學(xué)的方法，歸納統(tǒng)計出數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)系，為企業(yè)的后續(xù)規(guī)劃提供數(shù)字化依據(jù)。目前數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域方興未艾，很多理論算法應(yīng)用在了企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析和挖掘上，如：決策樹、貝葉斯算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及多種聚類分析算法。這些算法是對離散的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類，學(xué)習(xí)自學(xué)習(xí)以找出其內(nèi)在的聯(lián)系；但這些數(shù)學(xué)理論算法所計算的結(jié)果往往難以解釋，甚至有些結(jié)果是錯誤的。主要是原始數(shù)據(jù)的基本聯(lián)系被人為打碎存入數(shù)據(jù)庫或者文件中，然后在用數(shù)學(xué)方法再建立該聯(lián)系。對于數(shù)據(jù)分析，其模型的選取和方法的運(yùn)用是決定能否建立該聯(lián)系的決定因素，所有數(shù)據(jù)挖掘方法的選擇是決定數(shù)據(jù)挖掘成敗的主要因素。而圖數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫不同，圖數(shù)據(jù)庫的模式就是不打碎數(shù)據(jù)之間的相互聯(lián)系而是將數(shù)據(jù)之間的關(guān)系有所增強(qiáng)，這種建立在緊密聯(lián)系之上的數(shù)據(jù)分析不僅容易實施，而且更能揭示數(shù)據(jù)之間的近親和遠(yuǎn)親關(guān)系。

使用圖數(shù)據(jù)庫集群進(jìn)行空管數(shù)據(jù)的分析，更能在很短的時間內(nèi)揭示業(yè)務(wù)運(yùn)行數(shù)據(jù)的規(guī)律，因為圖數(shù)據(jù)庫本身就是一張各數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)之間相互聯(lián)系的大表，只需按照既定的路徑往下走，就可以找到需要的信息，而不用象關(guān)系型數(shù)據(jù)庫那樣經(jīng)過大量的計算。比如航班準(zhǔn)點(diǎn)率分析，只要按照航班運(yùn)行-日期-航班這條路徑就可以找到該日航班的所有運(yùn)行數(shù)據(jù)，再和航班計劃數(shù)據(jù)相比較即可以得出準(zhǔn)點(diǎn)率。

空管大數(shù)據(jù)分析的目的除了統(tǒng)計出一定時間內(nèi)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，還要通過分析數(shù)據(jù)來確定最佳的數(shù)據(jù)云存儲模式。所以數(shù)據(jù)分析不能僅限于航班、雷達(dá)等數(shù)據(jù)的聚類、分類等統(tǒng)計計算，還應(yīng)著眼于數(shù)據(jù)流量、流向及數(shù)據(jù)均衡性的分析，通過對云存儲數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)流向、數(shù)據(jù)查詢量等數(shù)據(jù)的計算，可以得出數(shù)據(jù)和系統(tǒng)運(yùn)行之間的相關(guān)性，據(jù)此可以合理的分配帶寬、硬件以及現(xiàn)場維護(hù)人員。為了達(dá)到大數(shù)據(jù)分析的目的，首先要對數(shù)據(jù)流進(jìn)行歸約化整合；其次建立大數(shù)據(jù)分析模型；然后將流經(jīng)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)在不影響業(yè)務(wù)正常運(yùn)行的情況下，分配一定的硬件和軟件資源對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將預(yù)處理后的結(jié)果存儲在單獨(dú)的一臺計算機(jī)上，等到數(shù)據(jù)達(dá)到一定的量后，將數(shù)據(jù)放入分析模型中進(jìn)行計算，按一定梯度分別計算疊加年限的數(shù)據(jù)，再通過對比來驗證分析模型的正確性。在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，正確的數(shù)據(jù)分析模型至關(guān)重要，而模型的建立基于數(shù)據(jù)元素之間的相互聯(lián)系和正確的驗證方法。圖數(shù)據(jù)庫本身提供的Cypher工具只提供了統(tǒng)計功能，要進(jìn)行大數(shù)據(jù)的分析，還應(yīng)該借助于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，運(yùn)用數(shù)學(xué)方法對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，可以達(dá)到較好的分析效果。

5 結(jié)論

基于圖數(shù)據(jù)庫的空管大數(shù)據(jù)存儲與分析，采用類似面向?qū)ο蟮乃季S模式，在保持?jǐn)?shù)據(jù)之間相互關(guān)系的基礎(chǔ)上，重建數(shù)據(jù)的存儲模型；并運(yùn)用集群技術(shù)提供圖數(shù)據(jù)庫的云存儲部署，將大批量的空管數(shù)據(jù)分而置之于網(wǎng)絡(luò)中，采用一致性路由技術(shù)保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性。建立在圖數(shù)據(jù)庫存儲模式之上的大數(shù)據(jù)分析，做好數(shù)據(jù)的預(yù)處理，通過學(xué)習(xí)自學(xué)習(xí)確立好正確的分析模型是關(guān)鍵因素。通過本文的探討，圖數(shù)據(jù)對于空管大數(shù)據(jù)存儲和分析有其自然的優(yōu)越性，對提高數(shù)據(jù)的利用率和查詢效率以及數(shù)據(jù)的二次開發(fā)都有較好的作用。

參考文獻(xiàn)

[1]Ian Robinson，Jim Webber，Emil Eifrem著.圖數(shù)據(jù)庫[M].人民郵電出版社，2011.

作者單位

華東空管局設(shè)備維修中心研發(fā)部 上海市 201702