分布式空間數(shù)據(jù)庫在海量衛(wèi)星影像管理中的應用

孫 晶，高井祥，史紹雨，汪匯兵，艾 波

(1. 中國礦業(yè)大學環(huán)境與測繪學院，江蘇 徐州 221116； 2. 國家測繪地理信息局衛(wèi)星測繪應用中心，北京 100048； 3. 山東科技大學海島(礁)測繪技術(shù)國家測繪地理信息局重點實驗室，山東 青島 266590)

分布式空間數(shù)據(jù)庫在海量衛(wèi)星影像管理中的應用

孫 晶1,2，高井祥1，史紹雨2，汪匯兵2，艾 波3

(1. 中國礦業(yè)大學環(huán)境與測繪學院，江蘇 徐州 221116； 2. 國家測繪地理信息局衛(wèi)星測繪應用中心，北京 100048； 3. 山東科技大學海島(礁)測繪技術(shù)國家測繪地理信息局重點實驗室，山東 青島 266590)

針對現(xiàn)有影像存儲方法在海量衛(wèi)星影像存儲中性能不足的問題，分析了現(xiàn)有衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)存儲方法的特點，提出了基于分布式空間數(shù)據(jù)庫管理影像元數(shù)據(jù)的改進方法。該方法采用文件系統(tǒng)存儲影像非結(jié)構(gòu)化的實體數(shù)據(jù)，影像的空間信息及元數(shù)據(jù)存儲在分布式空間數(shù)據(jù)庫中，實現(xiàn)了海量衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的高性能存儲，并開展了資源三號衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)管理試驗。試驗表明該方法在海量衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)查詢性能方面有顯著提高，適用于海量衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)存儲。

分布式空間數(shù)據(jù)庫；海量數(shù)據(jù)；衛(wèi)星影像；影像管理；MySQL數(shù)據(jù)庫

近年來，國內(nèi)外對地觀測技術(shù)正朝著多傳感器、多平臺、多角度和高時空分辨率的方向發(fā)展。對地觀測技術(shù)的發(fā)展提高了影像數(shù)據(jù)的質(zhì)量，但同時也帶來了數(shù)據(jù)量驟增的問題[1]。衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)量呈指數(shù)式增長，數(shù)據(jù)日增量從GB級迅速增長到TB級，數(shù)據(jù)總量從TB級迅速增至PB級，傳統(tǒng)的影像數(shù)據(jù)存儲方法已無法滿足海量衛(wèi)星影像存儲中的性能要求[2]。衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)量的劇增緩解了社會經(jīng)濟應用中影像數(shù)據(jù)不足的問題，但在影像數(shù)據(jù)存儲管理、分發(fā)服務、統(tǒng)計分析等方面，也帶來了巨大挑戰(zhàn)。海量衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)不僅具有數(shù)據(jù)海量性的特征，還具有影像數(shù)據(jù)的空間特性和非結(jié)構(gòu)化特性等，在影像數(shù)據(jù)存儲時，需綜合考慮其各種特征。

1 海量衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)存儲方法

衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)具有結(jié)構(gòu)復雜、數(shù)據(jù)量大、時效性強等特點，如何高效存儲海量衛(wèi)星影像以滿足大數(shù)據(jù)環(huán)境下快速查詢及分發(fā)的需求，是衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)管理中的熱點與難點[3]。目前，國內(nèi)外許多科研機構(gòu)和公司提出了多種衛(wèi)星影像存儲管理方法，主要可分為以下幾類。

1.1 基于文件系統(tǒng)的影像存儲

基于文件系統(tǒng)的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)存儲方法是將衛(wèi)星影像存儲在高性能的存儲設備中，通過文件的方式對影像的空間信息和屬性信息進行組織管理。管理服務器在管理存儲設備的同時還需要負責整個系統(tǒng)的控制處理，以滿足客戶端對影像存儲、查詢、分發(fā)的高性能需求，其存儲方法如圖1所示。

圖1 基于文件系統(tǒng)的影像數(shù)據(jù)存儲方法

國內(nèi)外基于此方法存儲海量衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的主要有：美國NASA開發(fā)的三維虛擬地球World Wind系統(tǒng)[4]、NASA EOS數(shù)據(jù)中心開發(fā)的EOSDIS系統(tǒng)[5]、Google公司依托于其云計算技術(shù)開發(fā)的Google Map和Google Earth系統(tǒng)[6-7]，以及國內(nèi)吉奧公司開發(fā)的GeoImageDB系統(tǒng)[8]等。

該方法能夠高效存儲衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)存儲容量和讀寫速率方面有著其獨特的優(yōu)勢。但文件系統(tǒng)在影像數(shù)據(jù)的備份、恢復等技術(shù)上存在著技術(shù)難題。而且，隨著影像數(shù)據(jù)量的增加，管理服務器將會成為系統(tǒng)瓶頸[9]。除此之外，文件系統(tǒng)在數(shù)據(jù)查詢等應用上不能很好地滿足衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)管理需求，需要自行開發(fā)系統(tǒng)實現(xiàn)。

1.2 基于數(shù)據(jù)庫的影像存儲

基于數(shù)據(jù)庫的衛(wèi)星影像存儲方法是將影像元數(shù)據(jù)信息以記錄的形式存儲在數(shù)據(jù)庫的表中，影像實體以BLOB數(shù)據(jù)類型存儲在表的某一字段中，數(shù)據(jù)庫服務器作為整個系統(tǒng)的中心處理器，負責處理應用層對數(shù)據(jù)庫管理、應用、維護等操作，其存儲方法如圖2所示。

圖2 基于數(shù)據(jù)庫的影像數(shù)據(jù)存儲方法

使用此方法存儲海量衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的有：Microsoft公司推出的TerraServer在線海量影像電子地圖集[10]，以及Microsoft依托其分布式存儲系統(tǒng)和云平臺的Bing Map系統(tǒng)[11]等。

該方法充分發(fā)揮了數(shù)據(jù)庫在數(shù)據(jù)查詢效率、并發(fā)操作、數(shù)據(jù)安全性等方面的性能優(yōu)勢，但此方法存在著一些不足，如關系型數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)不適合存儲非結(jié)構(gòu)化的衛(wèi)星影像。此外，衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)日增量大，數(shù)據(jù)總量大，這將導致數(shù)據(jù)庫的體積變得異常龐大，降低其管理性能，使其成為系統(tǒng)的瓶頸。

1.3 集中式數(shù)據(jù)庫與文件結(jié)合的影像存儲

集中式數(shù)據(jù)庫與文件結(jié)合的影像存儲方法是將影像的結(jié)構(gòu)化信息以表記錄的形式存儲在數(shù)據(jù)庫中，非結(jié)構(gòu)化的影像實體則以文件的形式存儲在存儲設備中，其存儲方法如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)庫與文件結(jié)合的存儲方法

國內(nèi)外多家單位采用該方法存儲衛(wèi)星影像，如：歐空局ESA數(shù)據(jù)中心采用數(shù)據(jù)庫管理與影像分級存儲的方式[12]，我國國家地理信息服務平臺天地圖、中國資源衛(wèi)星應用中心、國家衛(wèi)星海洋應用中心、國家衛(wèi)星氣象中心都采用商業(yè)數(shù)據(jù)庫與多級存儲設備的存儲方式[13-16]。

該方法將影像數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)信息存儲在空間數(shù)據(jù)庫中，實現(xiàn)了元數(shù)據(jù)的高效管理。影像實體存儲在文件系統(tǒng)中充分發(fā)揮了文件系統(tǒng)的高讀寫效率及大存儲容量的優(yōu)勢。該方法提高了海量影像數(shù)據(jù)存儲管理效率，但在海量大數(shù)據(jù)環(huán)境下，集中式數(shù)據(jù)庫的存儲、查詢性能都會降低，數(shù)據(jù)庫服務器將成為整個系統(tǒng)的性能瓶頸，影響影像數(shù)據(jù)的管理效率。

2 分布式數(shù)據(jù)庫與文件結(jié)合的存儲方法

為解決集中式數(shù)據(jù)庫與文件系統(tǒng)結(jié)合的影像存儲方法中數(shù)據(jù)庫瓶頸的問題，本文提出采用分布式數(shù)據(jù)庫代替集中式數(shù)據(jù)庫的改進方案，以解決集中式數(shù)據(jù)庫在海量數(shù)據(jù)存儲管理中的瓶頸問題。采用分布式空間數(shù)據(jù)庫與文件結(jié)合的方法存儲海量衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)可充分挖掘數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)管理能力，提高系統(tǒng)海量影像數(shù)據(jù)的管理能力。衛(wèi)星影像的元數(shù)據(jù)信息存儲在分布式空間數(shù)據(jù)庫中以實現(xiàn)海量衛(wèi)星影像的快速查詢、管理，同時影像實體存儲在文件系統(tǒng)中，并以文件路徑的形式在分布式數(shù)據(jù)庫中記錄相應的存儲位置信息，這既充分利用了分布式數(shù)據(jù)庫在管理海量數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢，解決了集中式數(shù)據(jù)庫的瓶頸問題，又利用了文件系統(tǒng)在影像存儲方面的高讀寫效率及大存儲容量的優(yōu)勢。

2.1 分布式數(shù)據(jù)庫表分片

在分布式數(shù)據(jù)庫中，為解決單表數(shù)據(jù)量過大影響數(shù)據(jù)庫性能的問題，通常采用數(shù)據(jù)表分片的方案。按照一定的分片規(guī)則將數(shù)據(jù)表切分成多個節(jié)點上的不同邏輯片段，所有的邏輯片段經(jīng)過合并、連接等操作得到原數(shù)據(jù)表。通過表的分片，可以將原有的單庫單表查詢分成多庫多表并行查詢，提高了查詢效率的同時還解決了單節(jié)點數(shù)據(jù)庫網(wǎng)絡帶寬的問題，增加了數(shù)據(jù)庫存儲容量。

分布式數(shù)據(jù)庫中常用的數(shù)據(jù)分片方式有垂直分片、水平分片及二者嵌套使用產(chǎn)生的混合分片方式。垂直分片是按業(yè)務對全局關系進行的投影運算，將關系表在垂直方向上切分為若干個片段，使用戶的不同應用在不同的片段上運行，以提高數(shù)據(jù)庫效率[17]。水平分片是按照一定的分片謂詞對關系表進行的選擇操作，將關系表在水平方向上切分成若干個邏輯片段[17]，每個邏輯片段保存原關系表的部分記錄。

數(shù)據(jù)切分作為分布式數(shù)據(jù)庫的關鍵技術(shù)之一，它決定了數(shù)據(jù)的分片位置，影響著數(shù)據(jù)查詢性能及其聚合處理的難易程度。目前，常用的水平分片規(guī)則有固定哈希分片、范圍分片、求模分片等。

2.2 數(shù)據(jù)表分片方案設計

影像元數(shù)據(jù)表中的ID字段作為自增主鍵，其字段值在全局關系中具有連續(xù)性和唯一性。按照ID字段值對數(shù)據(jù)表進行切分，既可以控制數(shù)據(jù)在各節(jié)點間的分布，還可以降低數(shù)據(jù)分片帶來的插入、查詢中的事務控制難度，提高分布式數(shù)據(jù)庫的性能。

影像數(shù)據(jù)的云量是評判影像質(zhì)量的標準之一，云量的多少直接影響數(shù)據(jù)的使用頻率。在實際生產(chǎn)應用中，云量小于20的影像數(shù)據(jù)使用頻率最高，數(shù)據(jù)查詢時常選擇其作為一個重要的查詢條件。因此，將影像的云量作為分片字段對于研究分布式數(shù)據(jù)庫的性能有一定參考意義。結(jié)合衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)表中的ID值與云量，對原有數(shù)據(jù)表設計了以下分片方案。

2.2.1 基于ID值的固定哈希分片

固定哈希分片規(guī)則類似于十進制的取模運算，是通過先取分片字段二進制值的低10位，再進行取模運算。這種分片規(guī)則的優(yōu)點在于當插入分片字段(ID值)連續(xù)的10條記錄時，這些記錄可能會分到連續(xù)的分片，減少插入事務控制難度的同時使數(shù)據(jù)在節(jié)點間均勻分布，其數(shù)據(jù)庫模型如圖4所示。

圖4 基于ID值的哈希分片模型

2.2.2 基于云量的范圍分片

范圍分片是按照預先制定的分片范圍，根據(jù)分片字段的值對表中的記錄進行水平切分。為了選擇最佳的分片范圍，制定了兩種不同的分片范圍方案：

第一種是按云量的使用頻率劃分，云量不超過20的影像使用頻率高，可將其切分為4個分片。云量超過20的影像數(shù)據(jù)使用頻率較低，將其單獨切分為1個分片，其數(shù)據(jù)庫模型如圖5(a)所示。

圖5 基于云量的范圍分片模型

第二種是對云量進行范圍均分，每個分片中的云量范圍相同，云量小于20的數(shù)據(jù)都存放在同一個分片中，其數(shù)據(jù)庫模型如圖5(b)所示。

2.3 存儲設計

2.3.1 數(shù)據(jù)庫存儲模型設計

存儲衛(wèi)星影像元數(shù)據(jù)信息的影像元數(shù)據(jù)庫采用混合分片的方式進行存儲模型設計，結(jié)合多種分片方案進行數(shù)據(jù)多節(jié)點分庫和分表存儲，既提高了數(shù)據(jù)庫的性能，又緩解了計算機資源沖突，其存儲模型如圖6所示。

圖6 分布式數(shù)據(jù)庫存儲模型示意圖

2.3.2 數(shù)據(jù)實體存儲系統(tǒng)設計

海量衛(wèi)星影像實體的存儲采用存儲區(qū)域網(wǎng)絡(storage area network,SAN)架構(gòu)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中存儲與應用。SAN網(wǎng)設計采用典型的雙Fabric結(jié)構(gòu)，搭建全冗余的SAN存儲結(jié)構(gòu)，保證了數(shù)據(jù)的安全性，實現(xiàn)影像數(shù)據(jù)存儲中的高性能與高可用性。

根據(jù)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量、生命周期、存儲成本等特征，將海量衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)存儲分為在線、近線和離線3級存儲，以實現(xiàn)影像數(shù)據(jù)的全生命周期管理。隨著影像數(shù)據(jù)的不斷更新，在線影像數(shù)據(jù)從在線磁盤陣列逐步遷移到近線磁盤陣列中及離線磁帶庫中，以保證數(shù)據(jù)存儲效率，其存儲系統(tǒng)設計如圖7所示。

圖7 數(shù)據(jù)實體存儲示意圖

3 系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

筆者在海量衛(wèi)星影像分布式存儲系統(tǒng)研制中,以MySQL 5.6作為底層數(shù)據(jù)庫，使用Mycat數(shù)據(jù)庫中間件構(gòu)建系統(tǒng)底層分布式數(shù)據(jù)庫平臺，設計實現(xiàn)了3種分布式數(shù)據(jù)庫分片方案，并以Visual Studio 2010作為系統(tǒng)開發(fā)平臺，開發(fā)了分布式影像管理原型系統(tǒng)，實現(xiàn)了海量衛(wèi)星影像管理中的快速歸檔、查詢、并行統(tǒng)計分析等功能需求。

該系統(tǒng)底層框架主要包括分布式空間數(shù)據(jù)庫和文件系統(tǒng)這兩部分，分布式空間數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)使用兩臺Mycat服務器及多臺MySQL數(shù)據(jù)庫服務器，實現(xiàn)服務器的主備的自動切換，保障系統(tǒng)的高可用性。文件系統(tǒng)采用全冗余的SAN存儲結(jié)構(gòu)存儲影像實體并進行數(shù)據(jù)的動態(tài)遷移，系統(tǒng)設計如圖8所示。

圖8 衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)

影像數(shù)據(jù)歸檔時，系統(tǒng)應用層解析影像元數(shù)據(jù)信息后將非結(jié)構(gòu)化的影像實體存儲在文件系統(tǒng)中。文件服務器接收影像數(shù)據(jù)的實體文件，并將其存儲在文件系統(tǒng)的在線存儲中。當在線存儲中的數(shù)據(jù)量達到預定值時，文件服務器則會根據(jù)數(shù)據(jù)遷移策略將使用頻率較低的數(shù)據(jù)遷移到近線存儲中。同樣，近線存儲中使用頻率較低的將遷移至離線存儲。

影像元數(shù)據(jù)信息在分布式空間數(shù)據(jù)庫中存儲時，Mycat服務器接收應用層傳來的數(shù)據(jù)，并對其進行解析以獲取分片字段的值。Mycat中間件根據(jù)預先制定的分片規(guī)則計算影像元數(shù)據(jù)的分片節(jié)點，并將元數(shù)據(jù)信息存儲到對應的MySQL數(shù)據(jù)庫中。同時，影像實體在文件系統(tǒng)中的存儲路徑也將記錄在元數(shù)據(jù)表中。

4 試驗設計與結(jié)果分析

為研究分布式空間數(shù)據(jù)庫在海量衛(wèi)星影像存儲中的可行性，筆者對設計構(gòu)建的海量衛(wèi)星影像分布式存儲系統(tǒng)進行了影像元數(shù)據(jù)庫查詢性能測試。使用資源三號衛(wèi)星影像元數(shù)據(jù)庫編目數(shù)據(jù)表作為試驗數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)表約有42萬條記錄。為進行大數(shù)據(jù)環(huán)境下的查詢性能測試，采用重復插入數(shù)據(jù)的方式，以實現(xiàn)單表的最大數(shù)據(jù)量達到千萬級。

4.1 測試環(huán)境

分布式數(shù)據(jù)庫服務器是Vmware上建立的5臺虛擬機，其共用物理機的CPU為Intel E7440 4核，每個虛擬機的配置如下：8 GB內(nèi)存，500 GB硬盤，操作系統(tǒng)為Linux 2.6.32，數(shù)據(jù)庫使用MySQL 5.6.26，數(shù)據(jù)庫中間件采用Mycat 1.3。

Oracle數(shù)據(jù)庫配置如下：32 GB內(nèi)存，20 TB硬盤，操作系統(tǒng)為Solaris 11.2，數(shù)據(jù)庫版本為 Oracle 11 g專業(yè)版。

4.2 多種數(shù)據(jù)庫平臺查詢性能測試

將資源三號衛(wèi)星影像庫中的編目數(shù)據(jù)表分別導入MySQL分布式數(shù)據(jù)庫、MySQL單一數(shù)據(jù)庫及Oracle數(shù)據(jù)庫，并進行多種數(shù)據(jù)量下的查詢測試，所有測試通過直連數(shù)據(jù)庫的方式進行，避免其他因素影響測試。主要進行了以下兩個測試：

(1) 空間查詢性能測試，通過3款數(shù)據(jù)庫分別查詢覆蓋河南省數(shù)據(jù)，試驗結(jié)果如圖9(a)所示。

(2) 空間和屬性聯(lián)合查詢測試，通過在3款數(shù)據(jù)庫查詢覆蓋河南省且云量小于20的數(shù)據(jù)，試驗結(jié)果如圖9(b)所示。

圖9 3款數(shù)據(jù)庫查詢性能測試

4.3 多種分片方案查詢性能測試

為進一步研究分布式空間數(shù)據(jù)庫中分片方案對查詢性能的影響，筆者在構(gòu)建的分布式數(shù)據(jù)庫平臺上進行了多種分片方案的查詢測試，按照實際應用的需求，設計了以下兩個測試：

(1) 多屬性查詢測試，查詢2014年全年，云量小于20的數(shù)據(jù)，試驗結(jié)果如圖10(a)所示。

(2) 空間與屬性聯(lián)合查詢測試，查詢覆蓋河南省且云量小于20的數(shù)據(jù)，試驗結(jié)果如圖10(b)所示。

圖10 不同分片方案查詢性能測試

圖中3種方案對應上文設計的3種數(shù)據(jù)庫的分片方案。方案一是根據(jù)哈希分片對ID值進行分片；方案二通過范圍分片將常用的云量小于20的影像在4個數(shù)據(jù)節(jié)點間分片；方案三將云量小于20的數(shù)據(jù)分片存儲在一個數(shù)據(jù)節(jié)點中。

4.4 試驗結(jié)果分析

通過以上幾個試驗，筆者對分布式數(shù)據(jù)庫進行了多角度、多數(shù)據(jù)量的影像元數(shù)據(jù)查詢性能測試，分析試驗結(jié)果得到以下結(jié)論：

(1) 筆者搭建的MySQL分布式數(shù)據(jù)庫測試平臺相比原有的Oracle數(shù)據(jù)庫平臺及MySQL單一數(shù)據(jù)庫平臺，其查詢性能得到顯著的提高。

(2) 分布式數(shù)據(jù)庫的分片方案影響著其查詢性能，在數(shù)據(jù)庫模型設計時需選擇合適的分片規(guī)則，設計合理的分片方案。

5 結(jié) 語

本文討論了現(xiàn)有衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)存儲方法的特點，針對海量衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)存儲中的性能問題，在現(xiàn)有方法基礎上結(jié)合海量影像數(shù)據(jù)管理中的性能需求，提出了一種分布式空間數(shù)據(jù)庫與文件結(jié)合的海量衛(wèi)星影像存儲方法；進行了分布式空間數(shù)據(jù)庫的存儲模型設計及其分片方案設計，并在研究基礎上開發(fā)完成了海量衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)分布式存儲原型系統(tǒng)。最后，開展了資源三號衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)管理試驗，試驗表明本方法可以有效地存儲和管理衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，查詢性能得到顯著的提高，適用于海量衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的存儲管理。

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Application of Distributed Spatial Database in Massive Satellite Images Management

SUN Jing1,2,GAO Jingxiang1,SHI Shaoyu2,WANG Huibing2,AI Bo3

(1. School of Environment Science and Spatial Informatics, CUMT, Xuzhou 221116, China; 2. Satellite Surveying and Mapping Application Center, NASG, Beijing 100048, China; 3. Key Laboratory of Surveying and Mapping Technology on Island and Reef, Qingdao 266590, China)

Aiming at the problem that the existing satellite image storage solutions have poor performance in massive image data, this paper gives the analysis of characteristics of the existing satellite image data storage solutions, and puts forward an improved solution based on distributed spatial database to manage the image metadata. This solution utilized file system to store unstructured entity data of satellite image, in the same time, the spatial information and image metadata is stored in distributed spatial database. As a result, it achieves the high performance storage of unstructured image data. ZY-3 satellite image data management experiment has been carried out, and it shows that this solution is of a significant improvement in the query performance of massive satellite image data, and it is suitable for the storage of massive satellite image data.

distributed spatial database; massive data; satellite image; image management; MySQL

孫晶，高井祥，史紹雨,等.分布式空間數(shù)據(jù)庫在海量衛(wèi)星影像管理中的應用[J].測繪通報，2017(5)：56-61.

10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0154.

2016-10-09；

2017-01-12

國家自然科學基金(41271394)

孫 晶(1992—)，男，碩士生，主要研究方向為海量影像數(shù)據(jù)管理。E-mail:sunj92@126.com

P208

A

0494-0911(2017)05-0056-06