[發明專利]一種用于物聯網數據更新的結構設計方法

在審

• 申請號: 201210194230.7
• 申請日: 2012-06-13
• 公開（公告）號: CN103488645A
• 公開（公告）日: 2014-01-01
• 發明（設計）人: 伍東周
• 申請（專利權）人: 鎮江華揚信息科技有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

一種用于物聯網數據更新的結構設計方法,此方法是涉及計算機領域中的幾種算法，運行其算法的特點進行多系統的結構設計。

背景技術

[0002]?在計算機高速發展的今天，由于存儲系統都是采用層次化的目錄結構來組織文件的，層次化結構使得文件的訪問效率不高。

[0003]?訪問某個文件必須通過層次型的目錄樹結構到達文件的保存位置，如果不知道文件保存位置，就必須遍歷整個目錄或使用操作系統的搜索功能，而操作系統僅能依靠文件名來檢索和查找數據。

[0004]?在最近的十幾年里，新數據類型（多媒體、電子郵件）不斷涌現，這些數據中包含了大量的元數據信息。

[0005]?認識到現有文件系統的不足，學術界和工業界都做了大量的工作來研究如何利用豐富的元數據信息來提高文件的管理和搜索效率在大規模存儲系統中查找和管理文件顯得更加困難，元數據查詢可以很好的解決點查詢、范圍查詢、top-k查詢以及聚集查詢，便于進行一些復雜、特殊的查詢。

[0006]?能夠快速地實現上述查詢能極大地提高用戶或管理者對大規模存儲系統的管理?。

[0007]?在大規模存儲系統提供高效的元數據查詢是一個很大的挑戰，而現在有一些商業元數據查詢系統主要致力于小型的存儲系統（最多幾千萬個文件）并且常常很慢，耗費的資源多?。

[0008]?在大規模存儲系統中想要實現高效的元數據查詢，需滿足以下幾點:??

最小的資源需求，元數據查詢不應該需要額外的硬件，它應該集成到存儲系統中而不降低系統的性能。

[0009]?現在大多數的元數據查詢系統都需要專門的CPU、內存以及磁盤，使得它們非常昂貴而且很難部署，這就限制它們的擴展性。

[0010]?快速的元數據收集必須從幾十億、幾百億個文件中周期性的收集發生改變的元數據，而不會給整個存儲系統帶來額外負載，使得系統變慢。

[0011]?現在的爬行算法（crawling?method）非常慢而且消耗系統資源?。

[0012]?基于R樹的索引在商業上得到廣泛應用和發展，但是它在頻繁更新操作時性能低下。

[0013]?R樹及其變體在空間索引結構中占據主導地位，傳統的空間索引的研究主要考慮靜態數據，只關注高效的查詢處理，R樹的更新性能很差，不能直接用于頻繁更新的應用環境。

[0014]?存儲系統下元數據的更新是很頻繁的，直接對索引的修改會產生大量的磁盤操作并可能引起索引結構的不平衡。

[0015]?已經存在的各種基于R樹索引的更新機制主要采取的是自頂向下模式?。

發明內容

[0016]?基于上述的問題，發明一種物聯網數據更新的結構設計方法，其實際是在更新時減少更新的次數。

[0017]?位置預測一種減少對象更新操作次數的策略是采用線性函數來表示移動對象的位置，保存對象的運動特性，包括當前位置和速度參數等，通過這些數據可以預測將來一段時間后的位置?。

[0018]?容忍更新減少更新次數的另一種策略是容忍更新。并不是每次更新都需要一個至上而下的刪除操作和插入操作。

[0019]?當一個對象的新位置沒有移出原來的MBR，換句話說就是該對象還在同一個葉子節點內時，只要修改對應葉子節點的數據信息即可，不需要刪除后插入，也不可能引起分裂和合并操作??。

[0020]?更新操作包括刪除和插入兩個步驟，延遲更新也包括延遲刪除和延遲插入兩個方面。

[0021]?延遲刪除的策略是將更新信息立即插入，而舊的對象信息不會立即刪除，而是使用某種策略將未刪除的索引信息緩存起來以便區分新舊數據，直到緩沖區滿或者其它情況下才進行刪除操作?。

[0022]?R樹的批量插入策略;其中STLT?(Small-Tree-Large-Tree)?技術，首先利用輸入數據集建立一棵小R（Small?tree）樹，然后將小R樹插入到原有的大R樹（Large?tree）中?。

[0023]?GBI（Generalized?Bulk?Insertion）技術利用聚類算法將輸入數據集分割為多個空間上接近的數據組，為每個數據組建立R樹結構，最后將這些R樹結構批量插入到目標R樹中?。

[0024]?多版本文件更新；Versioning文件系統保存被修改的文件之前的版本，來實現用戶誤操作以及系統錯誤后的數據恢復。