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基于MVC的ThinkPHP框架,集成Smarty模板,采用PHP+MySQL,PHP+Oralce双数据库链接原理,研制B/S架构的地震业务数据库管理软件。可提供数据库运行信息展示与查询、事故处理分类记录,生成巡检报表,为业务用户提供数据使用状态查询。同时,在Nagios开源网管平台中配置业务数据库实时监控模块,将故障报警通过手机短信及时发送,形成完整的地震业务数据库自动监控与管理系统。 相似文献
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针对流动形变监测现有的水准、GNSS、重力等观测手段,设计并开发出一套具有从流动监测任务的设计、管理与实施,到数据资料检查验收以及数据资料综合查询等功能的动态信息管理系统。该系统利用电子地图和列表方式来设计测量任务,作业小组通过短信向管理系统报告作业状况,系统记录每个测量任务的实施过程,从而形成观测历史。利用该系统可为任务设计和数据分析提供历史资料,提高流动监测业务的效率和数据资料的利用率。 相似文献
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空间数据访问集成与分布式空间数据源对象查询 总被引：1，自引：0，他引：1
目前,针对空间数据库的访问与处理方法,无法满足分布式环境下异构数据源的服务化存取和面向空间数据源的对象查询处理需求。本文给出了数据网格环境下的分布式空间数据访问与查询的方法和实现,并在服务化查询处理过程中,嵌入符合SQL/MM查询规范的空间拓展函数,实现分布式空间数据对象查询和嵌入查询过程中的空间数据分析处理。在此基础上,给出空间数据对象查询树的构造过程,以及分布式空间查询工作流的执行流程。数据访问与集成策略在空间数据处理上的应用,对异构空间数据源协同处理等,涉及大规模空间数据存取访问的应用需求,有很好的理论和实际应用价值。 相似文献
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1:50000数据库更新工程元数据设计与建库 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了国家1∶50 000数据库更新工程元数据库设计方案和建库方法。在分析1∶50 000数据库更新成果元数据基础上,从应用需求出发,面向"符合标准、满足应用、适于共享"的元数据建库目标,采用XML技术归纳设计3种元数据应用模式和内容规范,制定元数据建库方法与流程,建设1∶50 000数据库更新工程元数据库。在此基础上建设完成面向管理应用的基于内网C/S结构的元数据管理系统,面向分发业务应用的基于内网B/S结构的浏览查询系统,面向共享服务的基于互联网的元数据服务系统,方便各类用户在不同场景查询使用1∶50 000数据库更新工程成果。 相似文献
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快速高效地查询信息是衡量当前空间数据库性能的重要指标之一。传统的单节点关系型空间数据管理方式难以满足大数据量空间数据查询的需求,特别是高性能的复杂空间多表连接任务需求。鉴此,本文设计并实现了基于Massive Parallel Processing（MPP）架构的并行空间数据库中间件原型系统。系统充分利用无共享（shared-nothing）架构的优势,特别是针对空间数据的特性,设计了并行空间数据划分与导入、并行空间多表连接、空间数据查询优化等算法与模型。首先介绍了近年来并行数据库系统的发展现状,接着阐述了基于MPP架构的并行空间数据库中间件系统的查询计划算法及其系统架构,最后作者对一些大规模数据量做查询实验及其查询结果分析。实验表明,在处理挖掘大规模数据量时,该系统有近似线性的加速比,相比于传统单节点数据库,它能充分提高海量空间数据的复杂查询的性能,解决了空间数据库并行化处理海量数据的问题。 相似文献
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矢量地理数据的高效组织管理是空间数据应用的关键问题之一。矢量地理数据服务作为一种重要的公众空间信息服务,已经得到广泛应用。公众对矢量地理数据服务性能提出了越来越高的要求,包括实时响应、高并发、高吞吐量等。当前的矢量地理数据服务后台数据存储组织,通常基于磁盘和关系数据库,其在面对公众日益增长的需求时已经显得力不从心。本文提出了一种以内存数据库Redis的轻量级矢量地理组织方法,能在高并发情况下有效提高矢量地理数据服务性能。论文首先分析了Redis的存储机制,设计了矢量地理数据库的分层组织模型,利用Redis丰富的数据结构对矢量地理数据及其相关元数据进行存储管理,然后,以网格索引为例,设计了Redis的空间索引,最后,设计Redis的矢量数据引擎原型系统,并进行了实验验证。结果表明,Redis的矢量地理数据库显著提高了响应速度,且并发性能更好,可广泛应用于大型空间数据库前端高速缓存和高性能空间索引库。 相似文献
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为了解决远程访问、监测及控制气象采集系统的问题,构建了嵌入式Web服务器.以S3C2440处理器为核心,以Linux为操作系统平台,选用Boa服务器,Sqlite数据库,提出了嵌入式Web服务器通过通用网关接口与Sqlite数据库连接的原理、方法和实现.当客户端发出请求时,服务器调用通用网关接口程序,实现了气象要素实时数据的动态查询. 相似文献
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随着空间数据的与日俱增,传统依托于单节点的空间数据管理方法,已难以满足海量数据高并发的需求。云计算的兴起带来机遇与挑战,分布式技术与数据库技术的优势互补,为云计算下高效的数据管理提供了可能。本文提出一种在分布式计算引擎（Shark/Spark）中集合之关键技术（包括空间数据映射、空间数据加载、数据备份及空间查询等）,将空间数据库对空间数据的高效存储、索引及查询优势与分布式计算引擎对复杂计算的优势相结合,实现一种基于Shark/Spark的分布式空间数据分析框架。在具体实现中,通过空间自定义函数和空间函数下推2种方式实现空间查询,结果表明,影响返回结果数据量的空间查询更适合下推给空间数据库完成,而不影响返回结果数据量的空间查询,利用分布式计算引擎直接运算更有优势。同时,通过与现有的一种分布式GIS方案（ArcGIS on Hadoop）对比发现,空间数据库的空间索引可有效提高查询效率,空间数据管理也更加独立。 相似文献
