基于IMONGO算法的船-机-桨参数匹配技术

传统船-机-桨参数匹配还停留在图谱法研究中,不能满足船舶精细化设计要求,为此提出一种船-机-桨参数匹配的新方法。首先,基于船-机-桨匹配动态数学模型构建船-机-桨参数匹配的多目标优化模型;其次,以最小化发动机燃油消耗、最大化推进系统效率及最小化燃烧物排放为目标函数;然后,采用改进的多目标北方苍鹰优化算法(IMONGO)计算船-机-桨匹配参数。最后,使用排序优选技术(TOPSIS)对Pareto解集的性能进行排序,选出排序靠前的匹配参数组合。通过试验验证,燃油消耗率降低5.97%,发动机燃烧物排放中氮氧化物排放体积比降低19.49%,碳烟(soot)排放质量分数降低20.1%,船舶推进系统效率提高到0.59,优化的船-机-桨匹配参数对实际工程设计具有巨大参考价值。

基于MongoDB的前置通信平台大数据存储机制

为应对用电信息大数据存储和处理的挑战,构建了关系数据库与Mongo DB数据库混合存储的云存储架构。首先,根据用电数据存储容量和速率的需求,提出基于Mongo DB的前置通信平台大数据存储机制,并从数据存储、可用性、均衡策略和读写分离4个方面分析了其中的关键技术和优化机制。然后,针对目前Mongo DB数据均衡策略的不足,结合数据节点负载的差异,对均衡策略进行优化,实现了数据量和负载的动态均衡。前置通信平台的实践应用分析验证了基于Mongo DB的大数据存储机制具有高并发读写性能和良好的可行性。

MongoDB数据库下文件型数据存储研究

针对云计算和WEB2.0环境下不断增容的文件型数据,采用关系数据库和IIS文件系统存储二进制文档效果不理想,关系数据模型制约了存储服务对海量文件信息快速访问和存取的能力。建立非关系型文档数据库MongoDB数据存储和实验平台,将海量互联网文件数据以<key,value>方式存储结点中实现数据存储。实验表明,该存储系统在文件存储应用中具有较高的可靠性和吞吐性能,易于扩展和开发,为移动云计算中非结构化数据存储提供了一种思路。

基于MongoDB的分布式地质灾害数据存储策略

根据地质灾害数据数据量大,更新速度快,种类多样等特点,提出Mongo DB分布式存储策略。探讨了基于Mongo DB的分布式地质灾害数据存储策略。为解决地质灾害相关数据存取的性能、管理等问题提供了一个思路。

电网图形数据管理MongoDB数据库的应用

国家电网公司正推进资产全寿命周期管理体系建设,电网GIS图形作为电网的信息化表征,为了实现电网异动信息的全过程管理,通过电网图形多时态多级管理机制,同时引入Mongo DB非关系型数据库,提升了数据读写效率,最终满足电网各业务部门海量数据信息化应用的性能需求.

基于MongoDB数据库的临床医疗大数据存储方案设计与优化

针对海量临床数据蕴藏的巨大价值难以有效挖掘的难题,将分散、破碎、异构的数据分为文档数据、二进制小文件和二进制大文件三类,并提出了一种适于数据挖掘的存储方案,该方案基于非关系型数据库Mongo DB实现了三类数据的一体化存储、统一规则访问及多样性查询、关联检索等功能。针对大文件直接访问造成系统性能不佳的问题,设计了一个由大文件各类关键特征信息组成的特征库,通过特征库的应用减少了大文件的直接访问。

基于MongoDB的Web信息采集系统应用研究

在降低成本、效率加大的情况下如何处理海量数据,是目前急需解决的重要问题。文章首先分析如何将Web日志存储到MongDB中,然后将其直接内置到MapReduce,将分析结果存储为文件以供业务人员查询分析,最后对日志分析系统进行性能测试。测试结果表明:在挖掘Web日志数据的情况下,能将数据中的主要访问模式进行系统化更新,从而为网站的结构模式采集提供有效信息。

基于MongoDB的蛋白质组学大数据存储系统设计

蛋白质组学质谱数据具有关系复杂、数据量大、查询方式多样等一系列的特点。在研究蛋白质组学质谱数据时,传统的存储系统一般采用文件和关系型数据库存储数据,往往需要预定义数据表结构,难以实现动态增加多样化蛋白质组信息的功能。此外,关系型数据库的集群架构关系复杂,维护成本高,代码处理也复杂。为解决传统存储系统在海量蛋白质组学数据的存储和访问的效率瓶颈问题,应用No SQL非关系型数据库,提出了一种基于Mongo DB分布式数据库存储结构的蛋白质组学数据存储系统设计方案。通过系统的功能测试、性能测试,结果表明,随着数据量和访问量的上升,Mongo DB显示出了更高的性能和更快的处理速度,该平台能够改善传统的文件存储和关系数据库存储所暴露的部分性能问题。

基于MongoDB的调查决策系统数据存储方案设计

之前绝大多数调查决策系统都采用传统的关系型数据库进行数据存储;现今大数据时代来临,各类非关系型的数据库开始崭露头角,并在应用中所占比重愈来愈大。Mongo DB就是其中的后起之秀。因此,尝试使用非关系型数据库Mongo DB来作为调查决策系统的数据存储是非常有现实意义的。该文为大家呈现基于Mongo DB这个面向文档的非关系型数据库来设计投票及所包含问题的数据存储,在详细介绍其内嵌和引用这两种解决方式基础上最终给出后台的数据存储方案。

一种基于ANTLR的MongoDB数据库SQL转化模型

作为非关系型数据的典型存储和管理模型,NoSQL(not only structured query language)技术随着大数据发展浪潮已成为研究热点之一。通过对著名NoSQL数据库MongoDB特点的分析,针对其缺乏SQL(structured query language)访问接口的不足,提出了一种基于ANTLR的MongoDB数据库SQL转化模型,并重点研究了该模型的分层构成、SQL解析、语义转换以及运行机制。基于该模型,设计开发了原型系统,对该模型的效果进行了验证,达到了预期的目标。这一研究成果的突出贡献在于,它可以使得软件开发人员对MongoDB数据库的学习曲线变得平坦,减少了编制程序的工作量,提高了软件的开发效率。

基于MongoDB的社区论坛设计与研究

现有基于SQL数据库设计社区论坛在面对海量数据和大量并发用户访问时显得力不从心,使用一种全新的架构解决此问题变得迫在眉睫。该文研究了基于MongoDB的社区论坛,采用NoSQL文档型数据库作为数据库存储数据,实现了论坛所具备的发帖、留言、用户管理等基本功能,在处理海量数据和大量访问时论坛性能表现良好。

基于MongoDB的信息集成系统的设计与实现

数据量急剧增长的同时,数据的存放也愈发分散,传统系统无法完成多源异构数据的集中存储与处理。针对该情况,文中设计并实现了一个基于MongoDB的多源信息集成系统。该系统通过数据集成将存放在不同地点的数据进行数据采集与转化,利用MongoDB集群分布式存储海量数据并提供统一检索,实现了数据的共享。最后,对系统进行了索引优化与性能实验。实践表明,系统具有灵活度高,扩展性好,容错性强等特点,具有较强的实用价值。

支持MongoDB的事务管理方案研究

MongoDB作为一个基于分布式文件存储的数据库,强大的单表查询语言,以及可扩展的高性能数据存储受很用户喜爱,但其没有对事务的完全支持,使得用户对MongoDB的使用处于被动状态.为改善MongoDB对事务管理方面的兼容性,提出一种支持MongoDB事务管理,完善MongoDB功能的方案.利用MQ与守护进程间的消息通信,使守护进程对事务提交或者回滚后的脏数据进行清理,保证了MongoDB在事务管理方面的可用性与安全性.

基于Mongo DB的众包数据索引方法探讨

服务于小城镇智慧规划管理的众包数据具有数据类型多样、数据量巨大的特点,必须建立合适的索引,才能满足快速检索和查询的需要。以面向文档型数据存储的开源数据库Mongo DB为基础,对基于Mongo DB的众包数据索引方法进行探索,分析了利用地理空间索引B+树、Geo Hash和多层次索引等进行众包数据索引的方法。

MongoDB数据库中自动分片技术应用研究

Mongo DB为了提高处理大数据量时的性能,提供了自动分片的技术。Mongo DB的分片是集合级别的,根据基于分区的片键可以将数据集合均匀的分布在各片上。文中在研究Mongo DB特点的基础上,着重分析自动分片技术的应用。对比普通和分片情况下的Mongo DB性能,提出使用基于分区的Mongo DB自动分片技术可以提高数据量较大时的性能,使Mongo DB更稳定。对比片索引和普通索引的性能,提出对于使用非常频繁的查询或写操作,应使用基于片键的索引,可以大幅度提高Mongo DB的性能。

基于Mongo DB的都江堰渠首水文数据库构建

在目前以大数据、人工智能技术为代表的信息化高度发展时代,如何借助现代高科技手段管理好水资源,是值得研究的课题。水文数据是水资源管理的基础,构建数据库利用好这些数据,将提升灌区供水管理能力和效率,对今后建设和发展智慧灌区、实现水资源精准调度发挥积极作用。因此,对都江堰灌区而言,构建都江堰渠首水文数据库十分有必要。目前,都江堰灌区水文数据虽早已实现了计算机存储,但存储的媒介Excel文件仅相当于简单的数据库,数据管理能力不及专业数据库软件。因此,构建都江堰渠首水文数据库包括数据从Excel文件中的采集与向数据库软件中添加两部分。

基于Node.js和MongoDB实现地理国情样本库系统

本文主要论述了如何基于Node.js与Mongo DB数据库建立地理国情样本库系统,完成对地理国情普查成果中样本点数据的统一存储、查询和管理,并介绍了系统功能架构及实现。

中医电子病历大数据服务平台设计与研究

通过对中医电子病历大数据服务平台的功能、技术和安全需求进行分析,设计出多层次的中医电子病历大数据服务平台,该平台具有数据采集、数据共享存储、数据分析、保证数据安全的功能,能够为个体化医疗与精准医疗、方药知识发现、治未病、个体化疗效评价等方面提供便利,在保证中医特色和数据安全的前提下,实现中医电子病历核心数据的开放、共享、分析与应用。

基于微信小程序的员工培训平台的设计与实现

随着移动互联网时代的到来,企业培训新员工的传统方式已经越来越不符合企业发展的需要,文章通过采用基于微信平台的微信小程序以及当前大并发数据处理最主流的Node.js+MongoDB技术设计实现了一套C/S架构的员工培训平台,在满足企业培训新员工业务需求的同时提高了新员工培训的效果,并且减轻了企业负担。

基于开源GIS的城市非点源污染负荷模拟研究

随着点源污染不断得到控制,非点源污染在城市水污染中所占的比重逐步增大,通过建立城市非点源污染负荷模拟系统,可以从空间上了解城市非点源污染产生和扩散过程,为治理非点源污染提供数据依据。该研究在借鉴目前城市非点源污染模型与GIS集成应用的基础上,针对商业GIS组件开发成本较高、开放性较差、开发灵活性较弱以及SWMM模型本身空间分析能力弱和空间可视化表达效果差等问题,借助开源GIS组件DotSpatial和MongoDB数据库,实现GIS与SWMM模型的紧密集成,并以MongoDB数据库为数据交互中心管理模型数据,开发出具有开发出低成本、扩展性强、高开放、灵活度高等特点的城市非点源污染负荷模拟系统。该研究选择昆明市东风东路片区作为研究区域,并用实测降雨数据进行模拟分析,结果表明系统具有良好的实用性。