一种支持多分辨率查询的数据存储策略
大数据华为认证考试(习题卷3)
大数据华为认证考试(习题卷3)第1部分：单项选择题，共51题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]ElasticSearch 存放所有关键词的地方是()A)字典B)关键词C)词典D)索引答案:C解析:2.[单选题]DWS DN的高可用架构是：（ ）。
A)主备从架构B)一主多备架构C)两者兼有D)其他答案:A解析:3.[单选题]关于Hive与传统数据仓库的对比，下列描述错误的是:（ ）。
A)Hive元数据存储独立于数据存储之外，从而解耦合元数据和数据，灵活性高，二传统数据仓库数据应用单一，灵活性低B)Hive基于HDFS存储，理论上存储可以无限扩容，而传统数据仓库存储量有上限C)由于Hive的数据存储在HDFS上，所以可以保证数据的高容错，高可靠D)由于Hive基于大数据平台，所以查询效率比传统数据仓库快答案:D解析:4.[单选题]以下哪种机制使 Flink 能够实现窗口中无序数据的有序处理?（）A)检查点B)窗口C)事件时间D)有状态处理答案:C解析:5.[单选题]下面（ ）不是属性选择度量。
A)ID3 使用的信息增益B)C4.5 使用的增益率C)CART 使用的基尼指数D)NNM 使用的梯度下降答案:D解析:C)HDFSD)DB答案:C解析:7.[单选题]关于FusionInsight HD Streaming的Supervisor描述正确的是:（ ）。
A)Supervisor负责资源的分配和任务的调度B)Supervisor负责接受Nimbus分配的任务，启动停止属于自己管理的Worker进程C)Supervisor是运行具体处理逻辑的进程D)Supervisor是在Topology中接收数据然后执行处理的组件答案:B解析:8.[单选题]在有N个节点FusionInsight HD集群中部署HBase时、推荐部署（ ）个H Master进程，（ ）个Region Server进程。
dcache的介绍和使用
dcache的介绍和使用DCache是一个高性能、高可用的内存数据库，是基于Tencent+开源的分布式缓存系统，被广泛应用于大型互联网公司的数据缓存和加速场景中。
DCache具备分布式、高可用、高性能、可扩展等特点，能够快速响应海量数据访问请求，提供稳定可靠的数据存储和获取服务。
一、DCache的简介DCache作为一个分布式缓存系统，充分发挥了内存访问速度快的优势，并采用了分布式数据存储的方式，保证了数据的高可用性和可扩展性。
DCache的核心组件包括数据节点和代理节点，并通过FDS（分布式文件系统）进行数据存储，支持多种数据类型的存储和查询操作。
二、DCache的特点1. 高性能：DCache利用了内存的高速读写能力，能够快速响应用户的数据请求，并能够支持高并发的访问。
2. 高可用：DCache采用了分布式的方式进行数据存储，通过数据冗余和备份策略，保证了数据的可用性和可靠性。
3. 可扩展性：DCache的架构设计具备良好的可扩展性，通过增加节点的方式，可以支持更大规模的数据存储和查询需求。
4. 支持多数据类型：DCache支持多种数据类型的存储，如字符串、列表、哈希表等，并提供了相应的查询接口和操作命令。
5. 分布式存储：DCache将数据分布存储在多个节点上，提高了数据的并行读取和写入能力，提升了整体的性能。
三、DCache的使用场景1. 数据缓存：DCache可以作为应用程序的缓存层，将热点数据存储在内存中，加快数据的访问速度，提升应用程序的性能。
2. 分布式计算：DCache的分布式存储能力可以满足大规模分布式计算场景中的数据读写需求，提供高效可靠的数据存储和获取服务。
3. 网络加速：DCache可以作为内容分发网络（CDN）的缓存节点，存储静态资源，加速用户访问速度。
4. 分布式锁：DCache支持分布式锁的实现，保证多个应用程序并发操作共享资源时的数据一致性和可靠性。
四、DCache的使用步骤1. 部署配置：根据实际需求，搭建DCache集群并进行相关的配置调优，包括节点数量、容量、网络拓扑等。
一种基于变分方法的多分辨率域融合策略
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Ｅ （ ｃ ） 一Ｉ ｎ ● ｃ ｌ （ ） 一 （ ） Ｉ 。 ｄ ｐ
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域 的变分 融合 策略 。首先将 Ｓ ｏ ｃ ｏ ｌ ｉ ｎ ｓ ｋ ｙ 变 分融合模 型推 广到 多分 辨率域 的子带 系数 ， 根 据子带 系数 的梯度 信息构造 融合 图像子带 系数 的 目标梯度场 ， 为了保 持源图像结构 、 细节等重 要信息 ， 引入 了变分 约束条 件 。针对 高频系 数对噪 声敏 感 的
图像 的方法 ， 可将 同一地 区的多通 道遥感 图像 表示 为清晰度
更高并 同时具有 多通道形状特性 的单 幅灰度 图像 。约翰霍普 金斯大学 的 Ｓ ｏ ｃ ｏ ｌ ｉ ｎ ｓ ｋ ｙ 博士 ＿ ７ ］ 则具 体研 究 了图像 融合 的变
分方法 ， 他 的研 究为 图像 融 合 问题提 供 了新 的思 路 和方 法。 ２ ０ ０ ２ 年， Ｓ ｏ ｃ ｏ ｌ ｉ ｎ ｓ ｋ ｙ 提 出了一种图像 融合 的变 分模型＿ ８ ］ ， 该模 型利用 所有输 入图像 的梯度信 息构造 目标 梯度场 ， 通过 寻找
处 的结构 张量定义如下 ：
（ ３ ） 加权融合质量指标 （ （ Ａ， Ｂ， Ｆ） 定义如下 ］ ：
（ （ Ａ， Ｂ， Ｆ） 一 Ｅ Ｃ （ ） （ （ 叫） Ｏ ｏ （ Ａ， Ｆ１ ） ＋（ １ 一 （ 叫） ）
ｗＥ ｗ
对高频 系数 采取 了常 规融合策略 的结果作 为约束条件 ， 对低
数据库技术的查询缓存策略
数据库技术的查询缓存策略数据库是现代信息系统中重要的组成部分，能够高效地存储、管理和检索数据。
在大型数据库中，查询操作是频繁进行的，因此查询速度的优化是至关重要的。
其中，查询缓存策略是提高查询速度的一种常用方法。
本文将介绍数据库技术的查询缓存策略及其作用。
查询缓存，顾名思义就是将查询的结果缓存起来，以便于以后相同的查询可以直接从缓存中获取结果，从而减少数据库访问的次数和查询的执行时间。
查询缓存主要通过将查询语句及其结果存储在内存中实现，因为内存的读取速度远远高于磁盘的读取速度。
在实际应用中，数据库的查询操作往往会涉及复杂的逻辑和大量的数据，查询的执行往往需要耗费较长的时间。
而通过使用查询缓存策略，可以有效地减轻数据库的压力，提高数据库的响应速度。
下面将介绍几种常见的查询缓存策略。
第一种查询缓存策略是完全缓存。
这种策略将所有的查询结果都缓存起来，当有相同的查询请求到达时，直接从缓存中获取结果。
完全缓存的优点是简单并且可以减少数据库的访问次数和查询的执行时间。
然而，它的缺点是占用大量的内存空间，并且会导致数据的不一致性，因为数据库中的数据可能会发生更新和删除操作。
第二种查询缓存策略是部分缓存。
这种策略只缓存一部分查询结果，通常是经常被查询的数据或者是频繁被更新的数据。
这样可以减少内存的使用并且避免数据的不一致性。
部分缓存通常需要根据查询的特点和业务需求进行配置，合理选择缓存的数据，以提高效率。
第三种查询缓存策略是动态缓存。
这种策略根据查询结果的变化来判断是否需要重新缓存数据。
当有新的数据被插入或者更新时，原来的缓存将被清除，并且下一次的查询将重新缓存新的结果。
动态缓存能够保证数据的一致性，并且在数据变化较频繁的情况下可以提高查询的准确性。
尽管查询缓存策略可以提高数据库的查询速度，但是在实际应用中还需综合考虑一些因素。
首先，查询缓存需要占用大量的内存空间，因此需要根据服务器的资源配置和实际需求合理设置缓存大小。
qdrant 分布式
qdrant 分布式Qdrant 是一个开源的分布式向量检索引擎，用于高效地检索海量向量数据。
本文将介绍 Qdrant 的特点、原理、使用方法以及应用场景。
一、特点Qdrant 具有以下几个特点：1. 高性能：Qdrant 使用近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor, ANN）算法，能够在海量向量数据中快速搜索相似向量。
它通过将向量转换为索引结构，实现了高效的检索速度。
2. 分布式：Qdrant 是一个分布式系统，可以水平扩展以处理大规模数据集。
它支持数据的分片存储和并行计算，提供了良好的可伸缩性。
3. 灵活的数据模型：Qdrant 支持多种数据类型的向量，如图像特征、文本表示等。
用户可以根据自己的需求定义自己的数据模型，并进行高效的检索操作。
4. 多样化的查询方式：Qdrant 提供了多种查询方式，包括相似向量查询、精确向量查询等。
用户可以根据查询需求选择最适合的方法，以提高查询效果。
二、原理Qdrant 的核心原理是使用 ANN 算法实现高效的向量检索。
它首先将向量数据转换为索引结构，以加速相似向量的查询。
常用的索引结构有倒排索引、KD 树等。
Qdrant 使用多个索引结构的组合，以提供更好的检索效果和可扩展性。
具体而言，Qdrant 将向量数据分片存储在不同的节点上，并构建相应的索引结构。
当用户发起查询请求时，Qdrant 会将查询向量转换为索引结构，并在各个节点上并行搜索相似向量。
最后，Qdrant 将检索到的结果进行合并和排序，返回给用户。
三、使用方法在使用 Qdrant 进行向量检索之前，需要进行以下几个步骤：1. 数据导入：将待检索的向量数据导入到 Qdrant 中。
可以通过提供的 API 接口或者命令行工具来实现。
2. 索引构建：对导入的向量数据进行索引构建。
Qdrant 提供了相应的命令行工具，可以根据需要选择不同的索引结构和参数。
3. 查询操作：使用 Qdrant 的查询接口进行向量检索。
视频监控系统存储方案
视频监控系统存储方案随着社会的不断发展和技术的进步，视频监控系统在我们的生活中被广泛应用。
无论是在公共领域还是在私人领域，视频监控系统的存在为我们提供了重要的安全保障。
为了保证视频监控系统的正常运行和信息的有效存储，一个合理的存储方案是至关重要的。
本文将介绍一个适用于视频监控系统的存储方案。
一、存储设备的选择视频监控系统的存储方案首先涉及到存储设备的选择。
常见的存储设备包括硬盘、网络存储设备和云存储设备。
硬盘是一种常用的存储设备，价格相对较低，容量较大。
网络存储设备则可以通过网络连接多个摄像头，并提供远程访问的功能。
云存储设备则将数据存储在云端，方便用户随时随地访问。
根据实际需求，我们可以选择合适的存储设备或者组合使用多种存储设备，以满足不同的存储需求。
二、存储容量的规划视频监控系统的存储容量规划是存储方案中的关键部分。
根据监控系统的需求，我们需要考虑以下几个因素来规划存储容量。
1. 视频质量和分辨率：视频质量和分辨率直接影响到视频文件的大小。
通常情况下，高质量和高分辨率的视频文件会占用更多的存储空间。
因此，在规划存储容量时，需要根据实际需求和预算考虑视频质量和分辨率。
2. 视频存储时长：视频监控系统一般需要保存一定的历史记录，以供后期检索和分析。
根据实际需求，我们需要确定视频存储的时长。
如果需要保存更长时间的视频，那么就需要相应增加存储容量。
3. 存储策略：存储策略是指如何处理存储设备上的视频文件。
例如，可以设置视频循环覆盖的策略，即当存储设备的容量达到预设的上限时，自动覆盖最早的视频文件。
根据实际需求，我们可以根据存储策略来规划存储容量。
三、数据传输和备份数据传输和备份是视频监控系统存储方案中不可或缺的一部分。
在数据传输方面，我们需要确保监控系统的视频数据能够稳定地传输到存储设备，以免丢失重要数据。
为了提高数据的可靠性，我们可以使用冗余传输，即将一份数据同时传输到多个存储设备，以防止单点故障的发生。
数据仓库数据存储策略
数据仓库数据存储策略数据仓库是指在企业中集成和存储各种数据的一个系统。
为了保证数据仓库的高效性和可靠性，需要采用一些存储策略来管理数据。
本文将介绍几种常见的数据仓库数据存储策略。
一、表分区策略表分区是将表按照某个特定的规则进行分割，每个分区存储一部分数据。
常见的分区规则包括按日期、按地区、按业务等。
表分区可以提高查询效率，减少IO开销，并且可以方便地进行数据维护和管理。
二、列存储策略传统的关系型数据库采用的是行存储方式，即将一行数据存储在一起。
而列存储则是将同一列的数据存储在一起。
列存储可以提高查询效率，特别是在需要进行聚合计算或者只查询部分列的情况下。
三、压缩策略数据仓库中的数据量通常很大，为了减少存储空间和提高查询效率，需要采用压缩策略。
常见的压缩策略包括字典压缩、位图压缩、哈弗曼压缩等。
通过压缩可以减少存储空间的占用，并且可以减少IO 开销，提高查询效率。
四、索引策略索引是提高查询效率的重要手段，可以加快数据的访问速度。
在数据仓库中，常用的索引策略包括B树索引、位图索引、散列索引等。
不同的索引策略适用于不同的查询场景，需要根据实际情况进行选择。
五、数据分区策略数据分区是将数据按照某个特定的规则进行分割，每个分区存储一部分数据。
常见的分区规则包括水平分区和垂直分区。
水平分区是将同一表中的不同行按照某个条件进行分割，垂直分区是将同一表中的不同列按照某个条件进行分割。
数据分区可以提高查询效率，并且可以方便地进行数据维护和管理。
六、备份策略为了保证数据的安全性和可靠性，需要采用备份策略来定期备份数据。
常见的备份策略包括完全备份、增量备份、差异备份等。
完全备份是将整个数据库备份，增量备份是将数据库中自上次备份以来发生变化的部分备份，差异备份是将数据库中自上次完全备份以来发生变化的部分备份。
通过备份可以保证数据的安全性，并且可以方便地进行数据恢复。
七、数据清理策略数据仓库中的数据量通常很大，为了保证查询效率和存储空间的合理利用，需要定期进行数据清理。
云计算环境下的多维数据存储及查询技术研究
云计算环境下的多维数据存储及查询技术研究第一章：引言近年来，随着互联网的迅猛发展，数据规模以惊人的速度增长，数据种类也变得越来越繁多。
很多企业都面临着海量数据的存储与查询问题，为了解决这一问题，越来越多的企业采用了云计算技术，将数据存储在云服务器上。
云计算环境下多维数据的存储和查询技术在这种情况下就显得尤为重要。
本文将探讨云计算环境下的多维数据存储和查询技术的研究进展。
第二章：云计算环境下的多维数据存储技术2.1 云存储概念云存储是基于云计算的技术，它通过将数据存储在云服务器上，以提高数据的可用性和安全性。
云存储具有数据可扩展性、多地备份、灵活性、无需备份维护等优点。
2.2 多维数据存储技术多维数据存储是为了存储多维数据，提高数据查询效率而设计的，它可以有效地存储和查询大量的数据。
多维数据存储主要有两种形式：关系型数据库和非关系型数据库。
2.2.1 关系型数据库关系型数据库具有良好的事务处理能力和数据处理能力。
关系型数据库中的数据以表格的形式进行存储，每个记录都是一个独立的数据单元。
当我们需要进行数据查询时，只需要操作 SQL 语句即可。
2.2.2 非关系型数据库非关系型数据库的主要特点是具备良好的可扩展性和灵活性。
它采用键值对(Key-Value)、文档(Document)、列族存储(Column Family)、图形(Graph)等数据结构，用于存储和管理非结构化数据，可有效地管理多维数据。
第三章：云计算环境下的多维数据查询技术3.1 数据查询技术数据查询是指在数据库管理系统中，通过合理的查询语句，快速地获取有价值的数据信息。
在多维度中，是无法通过简单的单一维度查询方式得到既可靠又简洁的信息。
3.2 多维数据查询技术多维数据查询技术是通过 OLAP(On-Line Analytical Processing)技术来实现的，它主要是一种基于统计数学的分析技术。
多维数据查询技术可以理解为是对知识管理，数据挖掘、商务智能的继承和拓展，在前者的基础上，它增强了对时间，空间，属性等多维数据的分析能力和灵活性，使得多维数据分析技术的应用更加广泛。
使用MySQL进行多维度数据存储和查询
使用MySQL进行多维度数据存储和查询在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了企业决策和业务发展的核心。
为了能够更好地利用这些数据，我们需要一个高效可靠的数据库管理系统。
MySQL作为一种成熟且开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各个领域，特别是在大数据和云计算领域中。
本文将介绍使用MySQL进行多维度数据存储和查询的方法和技巧。
一、多维度数据存储1. 数据表设计在MySQL中，数据以表的形式进行存储。
在设计多维度数据存储时，我们需要进行表的设计。
一般来说，我们可以将每个维度的数据按照一定的层级关系进行归类，然后设计对应的表结构。
例如，如果我们要存储销售数据，可以将维度包括时间、地区和产品类型，分别设计对应的表来存储每个维度的数据。
这样，不仅可以提高数据的存取效率，还可以方便地进行多维度的数据查询和分析。
2. 数据库导入在实际应用中，我们可能需要从不同的数据源导入数据到MySQL中。
MySQL 提供了多种导入数据的方式，如使用LOAD DATA INFILE语句、使用MySQL Workbench工具等。
根据数据的格式和规模，选择合适的导入方式可以提高导入的效率和准确性。
3. 数据库优化为了提高数据的存取效率，我们需要对数据库进行优化。
首先，确保数据表的设计合理，可以使用索引来提高查询速度。
其次，合理设置数据库的缓存，如合理设置InnoDB的缓冲区大小、使用查询缓存等。
同时，定期对数据库进行性能评估和优化，如删除无用的索引、规范SQL语句等，可以进一步提高数据库的性能。
二、多维度数据查询1. 基本查询在使用MySQL进行多维度数据查询时，最基本的操作就是SELECT语句。
通过SELECT语句，我们可以根据条件查询特定的数据。
例如，要查询2019年1月份销售额大于10000的地区，可以使用如下的SQL语句：SELECT 地区FROM 销售表WHERE 日期 >= '2019-01-01'AND 日期 <= '2019-01-31'AND 销售额 > 10000;2. 多维度查询在实际应用中，我们可能需要根据多个维度进行查询。
高效的分布式数据存储与检索技术综述
高效的分布式数据存储与检索技术综述随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，分布式数据存储与检索成为了一个重要的研究领域。
分布式系统具有高可用性、高扩展性和高性能等优势，能够应对数据规模不断增大和访问并发量大的挑战。
在这篇文章中，我们将综述当前主流的高效分布式数据存储与检索技术。
一、数据存储技术1. 分布式文件系统分布式文件系统是一种将文件分散存储在多个节点上的技术。
常见的分布式文件系统包括Hadoop的HDFS、GFS、Ceph等。
这些系统通过将文件切块并复制到多个节点上，提高了数据的可靠性和可用性，同时也提供了高吞吐量的数据存储和访问能力。
2. 分布式键值存储分布式键值存储系统采用键值对的形式进行数据存储和检索，其中键是用于唯一标识数据的，而值则存储了实际的数据。
常见的分布式键值存储系统包括Bigtable、Dynamo、Redis等。
这些系统通过将数据按照键进行划分和分布到不同节点上，实现了数据的高效存储和快速检索。
3. 分布式数据库分布式数据库是一种将数据存储在多个节点上，并通过一些协议实现数据的一致性和访问的并发性的技术。
常见的分布式数据库包括Cassandra、MongoDB、Spanner等。
这些系统通过数据的分区和冗余存储，提供了高可用性和高性能的数据存储和检索能力。
二、数据检索技术1. 分布式索引分布式索引是一种将索引数据存储在多个节点上的技术。
常见的分布式索引技术包括Lucene、Elasticsearch、Solr等。
这些系统通过将索引根据一定的规则进行分片和分布到不同节点上，实现了大规模数据的高效检索。
2. 倒排索引倒排索引是一种将数据中的每个词与包含该词的文档建立映射关系的技术，用于快速检索文本数据。
常见的分布式倒排索引技术包括Inverted Index、MapReduce 等。
这些系统通过将倒排索引进行分片和分布到不同节点上，实现了大规模文本数据的高效检索。
3. 分布式搜索引擎分布式搜索引擎是一种将数据存储在多个节点上，通过索引和查询进行数据检索的技术。
sql 存储函数多个参数查询方法
SQL存储函数是SQL语言中非常重要的一部分，它可以帮助我们在数据库中进行多种复杂的查询和操作。
其中有一种重要的应用场景是多个参数查询，也就是说我们可以通过存储函数同时传入多个参数来进行查询。
本文将介绍SQL存储函数多个参数查询的方法及其实际应用。
一、SQL存储函数概述SQL存储函数是一段预先编译并存储在数据库服务器中的SQL代码，它可以被多次调用执行。
存储函数可以接受参数进行计算，并返回一个结果。
在SQL中，存储函数通常用于封装一系列的SQL操作，使之可以被重复利用，并且提高了数据库的安全性和性能。
二、SQL存储函数的定义在SQL中，存储函数的定义通常遵循以下的语法格式：```CREATE FUNCTION function_name (parameter1, parameter2, ...) RETURNS data_typeBEGIN-- 函数体，包括一系列SQL操作END;```其中，function_name是函数的名称，parameter1、parameter2等是函数的参数，data_type是函数返回值的数据类型。
函数体部分则包括一系列需要执行的SQL操作。
三、SQL存储函数多个参数查询方法1. 定义存储函数在进行多个参数查询之前，首先需要定义一个带有多个参数的存储函数。
以下是一个简单的例子：```CREATE FUNCTION get_product_price (product_id INT, location_id INT) RETURNS DECIMAL(10,2)BEGINDECLARE price DECIMAL(10,2);SELECT price INTO priceFROM product_priceWHERE product_id = product_idAND location_id = location_id;RETURN price;END;在上面的例子中，get_product_price是函数的名称，product_id和location_id是函数的参数，DECIMAL(10,2)是函数返回值的数据类型。
greenplum分布策略
Greenplum数据库是一个大规模并行处理（MPP）数据库，支持将数据在多个节点上并行存储和处理。
为了实现高效的数据分布和查询性能，Greenplum使用了分布策略来决定如何存储和分片数据。
在Greenplum中，可以使用以下几种分布策略：1. 随机分布（Random Distribution）：将数据随机分布在所有的节点上，不考虑数据的特性。
2. 哈希分布（Hash Distribution）：根据一个或多个列上的哈希值，将数据均匀地分布在各个节点上。
这种分布策略通常用于关联查询和连接操作。
3. 范围分布（Range Distribution）：根据一个或多个列上的排序值，将数据按照一定的范围划分并分布在各个节点上。
这种分布策略通常用于范围查询和区间分析。
4. 复制分布（Replicated Distribution）：将整个数据复制到每个节点上，用于频繁进行全局聚合查询或小型表的连接操作。
这种分布策略可以提供并行查询和高吞吐量。
选择合适的分布策略需要根据数据的特性、查询类型以及性能要求来决定。
通常，哈希分布适用于均衡地分布数据和支持连接操作，范围分布适用于范围查询，复制分布适用于小型维表和频繁的全局聚合查询。
在创建表和分区表时，可以使用Greenplum提供的语法指定分布策略。
例如，在创建表时可以使用如下语句来指定哈希分布：```sqlCREATE TABLE tablename (col1 datatype, col2 datatype, ...)DISTRIBUTED BY (col1);```或者使用以下语句来指定范围分布：```sqlCREATE TABLE tablename (col1 datatype, col2 datatype, ...)DISTRIBUTED BY RANGE (col1);```需要根据具体的数据和查询需求选择合适的分布策略，以达到最佳的查询性能和数据分布效果。
大数据查询方案
大数据查询方案1. 引言随着大数据时代的到来，数据量的迅速增长导致了传统的查询方式变得效率低下和困难。
为了高效地处理大规模数据的查询需求，我们需要一种强大的大数据查询方案。
本文将介绍一种基于分布式计算和索引的大数据查询方案。
2. 分布式计算大数据查询方案的核心是分布式计算，它能够帮助我们并行处理大规模数据，快速地提取需要的信息。
常见的分布式计算框架包括Hadoop、Spark和Flink等。
2.1 HadoopHadoop是一种开源的分布式计算框架，它通过MapReduce模型实现了数据的分布式存储和计算。
Hadoop将大数据分割成多个较小的数据块，并将这些数据块分布存储在不同的节点上。
每个节点可以独立地处理自己所存储的数据块，并生成中间结果。
最后，Hadoop将中间结果进行合并，得到最终的查询结果。
Hadoop的主要优点是稳定性和可靠性，但在查询性能方面稍显不足。
2.2 SparkSpark是一种快速的通用型分布式计算引擎，它支持内存计算和迭代计算，并提供了丰富的API接口，方便用户进行数据处理和分析。
Spark的核心概念是弹性分布式数据集（RDD），它可以将数据分布在集群中的不同节点上，实现并行计算和数据共享。
Spark具有较高的查询性能和灵活的编程模型，适用于各种类型的数据查询任务。
2.3 FlinkFlink是一种流式处理和批处理的开源分布式计算框架，它具有低延迟、高吞吐量和容错处理等特点。
Flink可以将数据流划分成不同的任务，并在不同节点上进行并行处理，以实现快速、高效的数据查询。
Flink的优势在于其先进的流式处理引擎和事件时间处理特性，适用于实时数据查询和分析。
3. 索引技术大数据查询方案还需要使用索引技术来加速查询过程。
索引可以帮助我们快速定位数据，减少不必要的扫描和计算开销。
常见的索引技术包括哈希索引、B树索引和倒排索引等。
3.1 哈希索引哈希索引是一种基于哈希函数的索引结构，它将索引键值通过哈希函数映射到一个唯一的桶中。
海量数据存储与智能检索技术研究
海量数据存储与智能检索技术研究随着信息技术的飞速发展，海量数据的存储和管理已成为一个重要的挑战。
为了有效地管理和利用这些海量数据，研究人员不断努力开发出新的存储和检索技术。
本文将介绍海量数据存储与智能检索技术的研究进展，并讨论其应用前景和挑战。
海量数据存储是指存储规模达到PB级别（一百万 GB）甚至更大的数据集。
传统的存储系统往往无法满足对这样大规模数据的高效访问和管理需求。
因此，研究人员提出了许多创新的存储技术。
首先，分布式存储系统是一种常用的用于存储海量数据的技术。
这种系统将数据分散存储在多个物理节点上，每个节点只负责存储一部分数据。
这样一来，每个节点只需维护较小规模的数据，从而提高了数据的读写性能和系统的可靠性。
其次，对象存储技术是另一种适用于海量数据存储的方法。
与传统的文件系统不同，对象存储系统以对象的形式储存数据。
每个对象都有一个唯一的标识符，而不是通过层次结构来组织数据。
这种存储方式可以提高数据的访问效率，并支持更好的数据复制和备份机制。
此外，云存储技术也在海量数据存储领域得到了广泛应用。
云存储是指将数据存储在云平台上，通过互联网进行数据的上传和下载。
云存储提供了高可用性和可扩展性，用户无需担心数据安全和系统管理的问题。
除了存储技术，智能检索技术也是海量数据管理的重要组成部分。
传统的检索方法往往只能根据关键词进行精确匹配，缺乏智能化和自适应性。
随着机器学习和自然语言处理技术的发展，越来越多的智能检索方法被提出。
例如，基于机器学习的检索方法可以根据用户的历史查询记录和相关文档的分析，识别出用户的兴趣和需求，从而提供个性化的检索结果。
这种方法可以大大提高用户体验和检索的准确性。
另外，基于自然语言处理的检索技术可以理解用户查询的语义和意图。
这种方法通过解析查询语句中的语法和语义结构，将用户的查询转化成机器可理解的形式，从而更好地匹配文档内容，提供更精准的检索结果。
然而，海量数据存储和智能检索技术的研究还面临一些挑战。
IIIF_在特藏资源数据库建设中的应用
第21期2023年11月无线互联科技Wireless Internet Science and TechnologyNo.21November,2023基金项目:2021年江苏高校哲学社会科学研究项目;项目名称:民国时期馆藏林业特色文献专题数据库建设研究;项目编号:2021SJA0129㊂江苏省现代教育技术研究2021年度智慧校园专项课题;项目名称:虚拟现实技术赋能高等教育教学的实践研究;项目编号:2021-R -96746㊂作者简介:李倩(1984 ),女,湖北孝感人,馆员,硕士研究生;研究方向:数字图书馆㊂IIIF 在特藏资源数据库建设中的应用李㊀倩,肖文美(南京林业大学图书馆,江苏南京210037)摘要:IIIF 是一种国际标准的图像互操作框架,可以提供灵活㊁高效㊁可重用的图像访问服务㊂文章探讨了IIIF 的技术架构㊁优势与特点,调查了IIIF 的2个核心组件(图像服务器和图像浏览器)的技术实现以及IIIF 在国内外多个机构和特藏资源数据库中的实际应用情况㊂文章以南京林业大学民国时期林业特色馆藏数据库为例,分析了系统需求和系统架构,介绍了支持IIIF 的特藏资源数据库的建设流程㊂实践证明,支持IIIF 的数字资源平台能够实现特藏资源数据库中图像资源的高效访问㊁多维度揭示和互操作㊂关键词:IIIF ;特藏数据库;图像互操作;Omeka ;数字资源管理平台中图分类号:G250㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀特藏资源是一种珍贵的文化遗产和学术资源,具有很高的历史㊁文化和学术价值㊂在馆藏资源同质化越来越严重的今天,加强图书馆特藏资源建设是彰显图书馆特色的重要手段㊂随着特藏资源的不断扩大和数字化进程的加速,特藏资源数据库成了特藏资源的主要管理平台㊂特藏资源多以图像为载体,然而特藏资源数据库中的图像管理和展示面临着诸多问题,如图像的高效访问和处理㊁图像的共享和重用㊁图像的可视化展示和交互式探索等㊂数字化技术为特藏资源的保存和利用提供了全新的途径和手段,但数字化展示方式的创新与优化仍然是特藏资源数据库建设的重要研究方向㊂国际图像互操作框架(International Image Interoperability Framework,IIIF)是一种图像互操作标准,可以提供高效的图像访问和处理服务,支持多平台互操作性,提高数图像的互操作性和可重用性㊂IIIF 标准在文化遗产资源领域中得到了广泛应用,为特藏资源的数字化展示提供了新的思路和解决方案㊂将IIIF 标准应用于特藏资源数据库建设,对于提高特藏资源的数字化展示效果和用户体验,实现特藏资源从数字化到数据化㊁智能化具有重要意义㊂1㊀国际图像互操作框架(IIIF)㊀㊀IIIF 是由一些数字图书馆和博物馆组织共同制定的开放标准㊂该标准的制定始于2011年,最初由斯坦福大学㊁哈佛大学㊁牛津大学等机构联合制定㊂截至2023年,IIIF 社区已经拥有超过100个成员机构,包括图书馆㊁博物馆㊁档案馆和数字人文研究机构等㊂这些机构通过共同参与标准的制定和推广,推动了数字文化遗产领域的开放和互操作性发展㊂1.1㊀IIIF 的技术架构㊀㊀IIIF 通过制定一系列技术规范和协议,实现了对不同图像资源的统一访问和使用㊂IIIF API 的实现工作可以分解为核心API 和附加API㊂核心API 中,Image API 主要用于访问和传输图像资源㊂它允许构造参数化URL 来获取图像的特定区域和大小,从而支持缩略图和深度缩放查看㊂它还指定了一种获取图像信息(info.json)的方法㊂Image API 可以通过Apache㊁Nginx 等标准Web 服务器实现,也可以通过专门创建的图像服务器实现㊂Presentation API 用于描述和呈现图像资源,在实现Presentation API 时会创建一个被称为演示清单的json 文档,它包括向用户呈现整个资源所需的所有信息㊂附加API中, Authentication API主要用于用户认证和授权,Content Search API允许在资源内进行搜索,Change Discovery API描述对IIIF内容资源的更改以及要获取的这些资源的位置㊂1.2㊀IIIF的特点和优势1.2.1㊀提供高效的图像访问和处理服务㊀㊀IIIF提供了高效的图像访问服务㊂在IIIF中,所有的图像都可以通过URL来获取㊂它可以将大型的高清晰度图像分割为多个小图像,根据需要动态加载和显示,从而提高图像的访问效率和速度㊂同时,IIIF 提供了包括JPEG㊁PNG㊁TIFF等在内的多种图像格式选项,可以根据用户需求灵活地选择图像格式,满足不同应用场景的需求㊂IIIF支持图像的多分辨率展示㊂这种技术使得图像可以根据需要切换不同的分辨率㊂通过IIIF提供的API,用户可以快速㊁流畅地查看高分辨率的图像,而不需要等待图像加载㊂IIIF 支持图像的裁剪㊁旋转㊁缩放等操作,用户可以在不下载图像的情况下,通过IIIF直接对图像进行处理,极大地提高了图像处理的效率㊂1.2.2㊀支持丰富的图像元数据描述㊀㊀IIIF通过Presentation API定义的元数据描述模型,可以为图像资源提供详细的描述㊂这些元数据可以提供关于图像资源的更多信息,如作者㊁版权信息㊁采集日期㊁地点等㊂这些信息为数字图像的管理㊁分类和使用带来了便利㊂IIIF支持多种元数据格式,如EXIF㊁XMP和Dublin Core等,使得IIIF能够适应不同的应用场景,可以方便地与其他应用程序进行集成㊂此外,IIIF还支持扩展元数据,用户可以根据需要定义自己的元数据模型,以满足不同领域的需求㊂IIIF 提供了标注和注释的功能㊂通过IIIF提供的API,用户可以轻松地添加㊁编辑和查看标注和注释,大大促进了图像资源的共享和协作㊂1.2.3㊀具有多平台互操作性㊀㊀IIIF提供了一个开放的标准化图像访问协议,使不同平台之间的图像访问变得更加简单高效㊂如果一个图像在IIIF服务器上可用,那么用户就可以通过不同的IIIF客户端访问该图像㊂此外,IIIF还支持基于HTML5技术的图像嵌入和共享㊂这使得用户不仅可以在网页上嵌入IIIF图像,还可以在不同的平台上共享和访问这些图像,极大地提升了图像资源的传播力度㊂IIIF具有高度的互操作性㊂通过IIIF提供的API,用户可以对来自不同机构和组织的图像资源进行统一的访问和处理,而不需要使用不同的软件或API来处理不同的图像资源㊂2㊀IIIF在国内外的应用现状2.1㊀IIIF的技术实现㊀㊀作为一个开放㊁透明㊁社区驱动的项目,IIIF吸引了全球许多机构和个人的参与,促进了IIIF标准的实现和发展㊂在符合框架标准的前提下,机构或用户可以根据自身需求选择或自行开发相关应用㊂图像服务器和图像浏览器是IIIF的2个核心组件㊂截至2023年4月,GitHub上的IIIF存储库提供了15个图像服务器和16个图像浏览器的具体实现㊂图像服务器主要用于处理和存储数字图像资源,并提供统一的基于Web的接口,使得这些图像资源可以被全球范围内的IIIF客户端实时检索和利用㊂用户可以选择Apache㊁Nginx等标准的Web服务器简单实现Image API,也可以使用专门的图像服务器来实现更复杂的功能㊂常见的图像服务器包括: Cantaloupe㊁Loris㊁IIPImage等㊂图像浏览器主要用于对图像资源进行检索㊁浏览㊁标注㊁分享和复用㊂常见的图像浏览器包括:OpenSeaDragon㊁Mirador㊁Universal Viewer等㊂2.2㊀IIIF在国内外的应用现状㊀㊀IIIF在国外大学图书馆中有着丰富的实践案例㊂哈佛大学㊁斯坦福大学㊁牛津大学均是IIIF标准的发起者,他们与耶鲁大学㊁普林斯顿大学㊁康奈尔大学一起参与了多个IIIF应用程序的开发和使用文档的编辑工作㊂哈佛图书馆基于开源Mirador项目开发了新型图像查看平台Harvard Library Viewer作为IIIF图像浏览器㊂用户不仅可以通过它使用翻页导航㊁目录㊁全文搜索㊁打印㊁IIIF兼容文档的比较等多项功能,还可以在Harvard Library Viewer上非常方便地进行文本识别㊂耶鲁大学图书馆使用了Universal Viewer作为图像浏览器㊂其支持根据深度缩放请求,灵活地返回图像片段,解决了通过Web浏览高质量的大型图像问题㊂Digital Bodleian不仅为用户提供了Mirador和Universal Viewer2种图像浏览器,还提供了符合IIIF规范的清单下载,实现了图像数据的共享和复用㊂在国内也有许多机构尝试将IIIF应用到特藏资源建设中㊂厦门大学图书馆使用了基于ZendFramework3.0框架的开源平台Omeka S建设特藏数字资源管理平台,采用Loris2作为图像服务器,提供高质量图像的访问接口;采用OpenSeadragon作为图像浏览器,提供了在线浏览㊁比对及缩放等服务,使得特藏资源得以更好地利用和分享[1]㊂复旦大学图书馆将IIIF技术应用到印谱特藏资源的展示中,建设了 印藏 数据库㊂该数据库以林章松先生的印学资料馆松荫轩所藏的印谱为基础,整合了其他私人收藏,汇聚了1400多种历代印谱㊂ 印藏 数据库采用了基于开源Mirador项目的新图像查看平台 易图 作为图像浏览器㊂用户可以通过 易图 实现图像的访问㊁标注及对比研究㊂华东师范大学图书馆将IIIF 技术应用到 近代教科书数据库 的构建中㊂数据库使用了Omeka的经典版本,采用Universal Viewer作为图像浏览器,实现了对2800本近代教科书的35万张图像资源的保存㊁管理㊁发布㊁揭示与共享[2]㊂3㊀IIIF在民国时期林业特色馆藏数据库中的应用实践3.1㊀系统需求分析㊀㊀南京林业大学图书馆作为全国林业文献信息收藏最完整的图书馆之一,其馆藏书刊资源部分来自原金陵大学㊁中央大学以及华中农学院,包含了大量民国时期的林业类书刊㊁工作报告㊁手稿㊂民国时期的馆藏文献受其纸质载体限制,老化速度非常快,大部分都已泛黄变脆㊂图书馆难以直接提供民国时期文献的阅览服务,用户在使用这部分文献时存在着诸多障碍㊂为此,图书馆使用非接触式高清扫描仪对民国时期的林业类馆藏文献进行了数字化㊂民国时期的林业数字化文献包含了大量的图像资源,需要创建特藏数据库系统对其进行精细化管理,并创建符合国际通用标准的元数据格式㊂系统需要从多维度对图像资源进行揭示,并为读者提供检索功能和图像浏览工具㊂因为馆藏的民国林业文献并不完整,而互联网上提供了部分民国时期的林业文献资源影像,如CADAL㊁全国报刊索引近代期刊数据库㊁中国林业信息网等,为了实现数据的共享和复用,系统需要支持IIIF标准,为实现林业文献数字资源的多平台互操作提供支撑㊂3.2㊀系统架构设计㊀㊀民国时期林业特色馆藏数据库系统架构包括4个主要组件:数据存储㊁IIIF图像服务器㊁Web服务器和前端用户界面㊂数据存储分为2部分:元数据存储和图像存储㊂元数据存储部分存储每个资源的描述信息包括:资源的标题㊁作者㊁日期㊁主题㊁地点㊁类型等信息㊂元数据需要采用标准的元数据格式,如Dublin Core或MODS 等,以便与其他系统互操作㊂图像存储部分存储每个资源的图像文件㊂图像文件需要采用符合IIIF规范的格式,如JPEG2000等,以提供资源的高清影像㊂IIIF图像服务器是支持IIIF协议的关键组件之一㊂它需要能够根据IIIF请求生成相应的图像,以供用户进行浏览和处理㊂该图像服务器需要采用符合IIIF规范的软件,如Loris等,以支持IIIF协议的图像缩放㊁剪切㊁旋转㊁标注等操作,并提供高效的网络传输㊂Web服务器是将元数据㊁图像和IIIF服务整合起来的组件㊂它需要支持多种网络协议,如HTTP㊁HTTPS等㊂Web服务器需要能够根据用户的请求,从元数据存储和IIIF图像服务器中获取相应的数据,并将其整合为IIIF请求的响应㊂Web服务器还需要支持基于IIIF的高级检索和目录浏览功能,以方便用户查找和浏览资源㊂前端用户界面是用户访问和使用特色馆藏数据库系统的入口,它需要提供符合人机工程学的用户界面设计和易用性㊂前端用户界面需要采用符合IIIF规范的JavaScript库和框架,以提供诸如缩放㊁旋转㊁标注㊁对比等功能,方便用户进行浏览和研究㊂3.3㊀系统实施㊀㊀考虑到开发成本与可扩展性,系统采用了开源项目Omeka㊂Omeka是一个用于创建数字展览和在线图书馆的开源软件平台,可以帮助用户轻松创建和发布数字资源㊂Omeka提供了许多可扩展的插件和主题,可以根据需要进行自定义配置和扩展㊂Omeka还支持多种标准元数据格式,如Dublin Core㊁MARC和MODS等㊂考察了Omeka的不同版本后,本文选择Omeka Classic作为民国时期林业特色馆藏数据库系统的管理平台㊂由于Omaka只支持Linux操作系统[3],因此笔者选择安装了Ubuntu18,并根据要求安装了Apache2作为HTTP服务器,开启了apache的mod_rewrite,安装了MySQL5.7作为数据库服务器,安装了PHP7.2和mysqli㊁exif等扩展,安装了ImageMagick图像处理软件用于调整图像大小㊂完成操作系统安装和环境部署后,将下载的omeka3.1.1安装文件解压至apache 网站目录,并设置相应的目录权限;修改数据库配置文件db.ini设置MySQL数据库的名称㊁用户名和密码;在浏览器地址栏输入http://127.0.0.1/即可启动Omeka安装程序㊂Omeka提供了图形化的安装界面,按照引导操作完成安装㊂在浏览器地址栏输入http://127.0.0.1/admin/进入后台管理页面,Omaka 后台提供了对站点一般信息㊁安全㊁搜索㊁元素集㊁条目类型元素㊁API㊁外观等选项的配置功能㊂Omeka系统通过插件提供对IIIF的支持㊂从Omeka官方网站的插件页面下载Universal Viewer 2.6,将其解压到Omaka安装目录的plugins文件夹下后,在Omaka后台的插件页面就可以识别到这个插件,并对其进行配置管理㊂最后,在后台管理页面进行资源元数据导入和图像文件的上传㊂4 结语㊀㊀本文探讨了IIIF在特藏数据库建设中的应用实践㊂IIIF作为图像互操作标准,可以有效地解决特藏数据库中的图像管理和展示问题,实现图像的快速访问㊁多样化展示和交互式探索,提高了用户的使用体验和满意度㊂未来,随着特藏数据库的不断发展和完善,IIIF在特藏数据库中的应用将变得越来越普遍㊂同时,IIIF标准也将不断完善和发展,为特藏数据库更多类型资源的管理和展示提供更加丰富和多样化的功能和服务,为特藏资源的保护和传承作出更加积极的贡献㊂参考文献[1]陈晓亮,苏海潮,刘心舜.图书馆特藏数据结构化的探索[J].图书馆杂志,2019(6):44-48,91. [2]张毅,陈丹.基于Omeka与IIIF的特藏资源库建设研究与实践 以华东师范大学近代教科书数据库为例[J].大学图书馆学报,2021(3):52-58. [3]Omeka.Omeka Classic用户手册[EB/OL].(2023-04-17)[2023-04-17].https:///classic/ docs/.(编辑㊀姚㊀鑫)Application of IIIF in the construction of special collection resource databaseLi Qian Xiao WenmeiLibrary Nanjing Forestry University Nanjing210037 ChinaAbstract IIIF is an international standard image interoperability framework which can provide flexible efficient and reusable image access services.The article explores the technical architecture advantages and characteristics of IIIF investigates the technical implementation of its two core components image server and image browser and investigates the practical application of IIIF in multiple institutions and special collection resource databases at home and abroad.Taking the forestry characteristic collection database of Nanjing Forestry University during the Republic of China as an example the system requirements and system architecture were analyzed and the construction process of the special collection resource database supporting IIIF was introduced.Practice has proved that the digital resource platform supporting IIIF can realize efficient access multi-dimensional disclosure and interoperability of image resources in the special resource database.Key words IIIF special collections resource database image interoperability Omeka digital resource management platform。
trino query.max-total-memory 原理
trino query.max-total-memory 原理Trino是一个开源的分布式SQL查询引擎，它允许用户在多维数据集中进行复杂的查询操作。
在Trino中，max-total-memory参数用于限制查询的总内存使用量。
本文将介绍TrinoQuery.max-total-memory的原理，包括其作用、设置方式、内存分配策略以及优化建议。
一、作用与设置max-total-memory参数是Trino查询配置中的一个重要部分，它决定了Trino服务器可以分配给单个查询的最大内存量。
当一个查询请求到达Trino服务器时，服务器会根据该参数所指定的值来分配内存。
如果查询所需的总内存超过了该参数的值，服务器将会拒绝该查询请求。
因此，合理设置max-total-memory参数对于控制内存使用和保证系统的稳定运行至关重要。
Trino的max-total-memory参数可以通过trino配置文件或者命令行参数进行设置。
通常情况下，建议根据系统的实际内存资源和查询需求来合理设置该参数。
过小的值可能导致查询执行时间过长，甚至导致系统崩溃；而过大的值则可能导致内存浪费和性能下降。
二、内存分配策略Trino在分配查询内存时，会根据查询的类型、大小、执行计划等因素来制定相应的内存分配策略。
具体来说，Trino会考虑以下因素：1.查询类型：不同类型的查询所需的内存资源可能存在差异。
Trino会根据查询的SQL语句和执行计划来评估所需的内存量，并根据评估结果进行分配。
2.查询大小：查询所涉及的数据量越大，所需的内存资源就越多。
Trino会根据查询所处理的数据大小和分布来分配相应的内存。
3.执行计划：Trino会根据查询的执行计划来评估查询的性能和所需的内存量。
执行计划包括扫描的数据量、排序和聚合操作等因素，这些因素都会影响内存分配策略。
三、原理分析TrinoQuery.max-total-memory的实现原理主要涉及到内存管理、资源分配和查询优化等方面。
大数据查询解决方案
大数据查询解决方案随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，数据量的爆炸式增长给数据查询与处理带来了巨大的挑战。
对于企业和机构来说，如何高效、准确地查询和分析海量数据已经成为一个刻不容缓的问题。
本文将介绍几种大数据查询解决方案，旨在帮助企业和机构更好地应对大数据查询与处理的挑战。
一、分布式处理系统分布式处理系统是一种将大数据分散在多台服务器上进行查询和处理的技术。
该系统将数据存储在多个节点上，每个节点都可以并行处理数据查询任务，提高查询效率。
同时，分布式处理系统还具有容错性，即使其中一个节点发生故障，其他节点仍然可以正常工作，保证数据的可靠性和稳定性。
二、列式存储技术传统的数据库系统中，数据通常以行的形式存储，而列式存储技术则将数据以列的形式存储。
这种存储方式可以提高查询效率，特别是在需要查询特定列的情况下。
列式存储技术能够减少磁盘的I/O操作，加快数据的读取速度，并且在大数据量的情况下表现更加优秀。
三、基于索引的查询优化索引是一种数据结构，用于加快数据的查询速度。
在大数据场景下，基于索引的查询优化是提高查询效率的重要手段。
通过合理地设计和构建索引，可以减少数据的扫描量，快速定位到需要查询的数据，从而大幅提高查询的效率。
四、预聚合和分区技术预聚合和分区技术是一种将数据按照特定的规则进行分组和分割的技术。
通过将数据分成多个小的数据块，并对每个数据块进行预聚合计算，可以减少需要查询的数据量，提高查询的效率。
此外，预聚合和分区技术还能够降低查询过程中的网络传输和计算开销，提升整体的查询性能。
五、并行计算与集群技术并行计算和集群技术可以极大地提高大数据查询和处理的效率。
通过将计算任务分解成多个子任务，并分配给不同的计算节点来并行处理，可以有效利用资源，加速数据的查询和处理速度。
集群技术则将多个计算节点组成一个集群，可以共享数据和计算资源，进一步提高查询和处理的性能。
六、数据分析与机器学习算法在大数据查询和处理过程中，数据分析和机器学习算法可以发挥重要的作用。
多分辨率哈希编码
多分辨率哈希编码
多分辨率哈希编码又称为多级哈希编码，是一种将高维数据映射到低维二进制向量的方法。
它可以将图像、文本等数据转换为一系列固定长度的二进制码，以方便进行相似性比较、聚类和搜索。
多分辨率哈希编码基于局部不变特征描述子，通过对不同分辨率的图像进行提取和编码，得到多个不同粒度的特征向量。
每个特征向量可以通过哈希函数映射到一个固定长度的二进制码，从而构成多个哈希表。
在相似性比较时，只需比较二进制码的汉明距离即可判断两个数据之间的相似度。
相比于传统的单哈希方法，多分辨率哈希编码可以提高搜索效率和准确率。
多分辨率哈希编码常用的算法有局部敏感哈希(LSH)、随机映射哈希(RMH)、离散余弦变换哈希(DCTH)等。
其中，局部敏感哈希是最为常用和有效的方法，它通过随机哈希函数构建哈希表，实现高效的相似性搜索和去重。
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Ａ Ｄａ ｔ ａ Ｓ ｔ ｏ ｒ ａ ｇ ｅ Ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ｆ ｏ ｒ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ － ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｑｕ ｅ ｒ ｙ
Hale Waihona Puke 能耗 问题 ， 提 出了一种 支持 多分 辨率 查询 的数 据存 储策 略 。该策 略是 将指 定 区域 内所 有无 线 传感 节 点 的工 作 时槽 以一 种 蛇形 排列 方式 进行 分配 ， 使 各 节点 周期性 地进 入 睡眠或 侦 听状 态 。在 任意 时刻 ， 有 且 仅有 两 个传 感 节点 处 于工 作 状态 ， 既
保证了系统的可靠性， 又降低了系统的开销。仿真实验表明， 该方法减少了空闲侦听 ， 降低了传感器的能耗 ， 有效延长了
网络的 生命周 期 。 关 键词 ： 无线传 感 网络 ； 多分 辨率 ； 蛇形 时槽
中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ ３ 文献 标识 码 ： Ａ 文 章编 号 ： １ ６ ７ ３ － ６ ２ ９ Ｘ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ２ — ０ １ ２ ３ — ０ ４
徐 阳 ， 陈 华
（ １ ． 南通航运 学院 管理信 息系， 江苏 南通 ２ ２ ６ ０ １ ０ ； ２ ． 南通航运 学院 教务处， 江苏 南通 ２ ２ ６ ０ １ ０ ）
摘
要： 减 少空 闲侦 听是延 长无 线传 感 网络生 命周 期 的有效 途径 。文 章分 析 了无线 传 感 网络 在数 据 处理 和 数据 传输 时的
ＸＵ Ｙａ ｎ ｇ ， ＣＨＥＮ Ｈｕ ａ （ １ ． Ｄｅ ｐ ｔ ．ｏ ｆ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ＆Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ， Ｎａ ｎ ｔ ｏ ｎ ｇ Ｓ ｈ ｉ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇ Ｃｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ， Ｎａ ｎｔ ｏ ｎ ｇ ２ ２ ６ ０ １ ０， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ；
第２ ４卷
第 ２期
计 算 机 技 术 与 发 展
Ｃ ＯＭＰ ＵＴ ＥＲ Ｉ ＇ ＥＣＨＮＯＬ ＯＧＹ ＡＮＤ ＤＥＶＥＬ ＯＰＭＥ ＮＴ
２ ０ １ ４年 ２月
Ｖｏ １ ． ２ ４ Ｎｏ ． ２ Ｆ ｅ ｂ ． ２ ０ １ ４
一
种 支 持 多分 辨 率查 询 的数 据存 储 策 略
２ ． Ｄｅ ｐ ｔ ．ｏ ｆ Ａ ｃ ａ ｄ ｅ ｍｉ ｃ Ａｆ ｆ ａ ｉ ｒ ｓ ， Ｎａ ｎ ｔ ｏ ｎ ｇ Ｓ ｈ ｉ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ， Ｎａ ｎ ｔ ｏ ｎ ｇ ２ ２ ６ ０ １ ０， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔｏ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｉ ｄｌ ｅ ｌ ｉ ｓ ｔ ｅ ｎ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ ｒ ａ ｄ ｉ ｏ ｉ ｓ ａ ｎ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｉ ｔ ｖ ｅ ｗａ ｙ ｔ ｏ ｐ ｏｌ ｒ ｏ ｎ ｇ ｌ ｉ ｆ ｅ ｔ ｉ ｍｅ ｏ ｆ ｗｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓ ｅｎ ｓ ｏｒ ｓ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ． Ａｎ Ｍｙ ｚ ｅ ｅ ｎ ｅ ｒ ｇ ｙ ｃ ｏ ｎｓ ｕ ｍｐ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｄ ａ ｔ ａ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ｎｄ ａ ｄ ａ ｔ ａ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｍｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｗｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ． Ａ ｍｕ ｌ ｉ —ｒ ｔ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ｏ ｒ ａ ｇ ｅ ￣ｈ ｅ ｍｅ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ． Ｉ ｔ ｍａ ｋ ｅ ｓ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｎ ｏ ｄ ｅ ｓ ｗｏ ｒ ｋ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅｒ ｓ ｐ ｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｅ ｓ ｌ ｏ ｔ ｔ ｉ ｍｅ． ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｓ ｗｉ ｔ ｃ ｈ ｅ ｓ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｎ ｏ ｄ ｅ ｓ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｌ ｉ ｓ ｔ ｅ ｎ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ｓ ｌ ｅ ｅ ｐ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｐ ｅ ｒ ｌ ｙ． Ｏｎ ｌ ｙ ｔ ｗｏ ｎ ｏ ｄ ｅ ｓ ａ ｒ ｅ ｗｏ ｒ ｉｎ ｋ ｇ ｉ ｎ ａ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｕ ｌ ａ ｒ ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ ａ ｔ ａ ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｉ ｔ ｍｅ ． Ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｆ ｏ ｅ， ｒ ｔ ｈｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｎ ｏ ｔ ｏ ｎ ｌ ｙ ｂ ｅ ｃ ｏ ｍｅ ｓ ｍｏ ｒ ｅ ｒ ｅ ｌ ｉ ａ ｂ ｌ ｅ ， ｂ ｕ ｔ ａ ｌ ｓ ｏ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｓ ｈｅ ｔ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｃ ｏ ｎ ｓ ｕ ｍｐ ｔ ｉ ｏ ｎ． Ｅｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ， ｈ ｅ￣ｈ ｔ ｅ ｍｅ ｒ ｅ ｄ ｕｃ ｅ ｓ ｈｅ ｔ ｉ ｄ ｌ ｅ ｌ ｉ ｓ ｔ ｅ ｎ ｉ ｎ ｇ ｎｄ ａ ｈｅ ｔ ｐ ｏ ｗｅ ｒ ｃ ｏ ｎ ｓ ｕ ｍｐ ｉ ｔ ｏ ｎ ｏ ｆ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｓ， ｐ ｒ ｏ ｌ ｏ ｎ ｇ ｓ ｈｅ ｔ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｌ ｉ ｆ ｅ ｉ ｔ ｍｅ ｅ ｆ ｆ ｃ ｃ — ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ： ｗｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ； ｍｕ ｌ ｉ－ ｔ ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｉｏ ｔ ｎ； ｓ ｅ ｒ ｐ ｅ ｎ ｉ ｔ ｎ ｅ ｓ ｌ ｏ ｔ ｔ ｉ ｍｅ