一种查询数据的方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及大数据处理，特别涉及一种大数据文件的调度方法。
【背景技术】
[0002] 随着智慧医疗的迅速发展和海量医学数据的出现，需要相应的大型数据库作为载 体来保存这些数据，但大数据的调度成了一个大问题。由于数据量巨大，要找到自己想要的 数据，除了网络传播时的安全性需要考虑外，数据的调度延时也被医务人员关注。大型数据 库数据文件对网络带宽要求高，持续时间长，传统C/S模式的服务消耗的带宽资源过多，且 系统可扩展差；内容分发网络数据库调度CDN费用太贵而难以推广；IP组播数据调度技术 可靠性差、拥塞严重。上述传统技术均在处理医疗海量数据中展现出局限性。
[0003] 因此，针对相关技术中所存在的上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
【发明内容】
[0004] 为解决上述现有技术所存在的问题，本发明提出了一种查询数据的方法，包括：
[0005] 以采集的数据库数据文件调度时间序列为基础，组成可调节稳定控制集合区；定 义调度时间序列适应度值的方差和数据文件序列表达式；使用负载适应度度量值，选择数 据库文件的最优调度时间序列。
[0006] 优选地，所述方差mf为：
[0007]
【主权项】
1. 一种查询数据的方法，其特征在于，包括： 以采集的数据库数据文件调度时间序列为基础，组成可调节稳定控制集合区；定义调 度时间序列适应度值的方差和数据文件序列表达式；使用负载适应度度量值，选择数据库 文件的最优调度时间序列。
2. 根据权利要求1所述的方法，所述方差mf为：
其中，NP为大型数据库数据文件调度时间序列规模大小，f (Xi)为第i个调度时间序列 的适应度值，/(.?)为平均适应度的值。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据文件序列表达式表示为： yn+i= y Yn(I-Yn)； 其中 n= l，2,3，...y e [〇，1] μ e [〇,4]。
4. 根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述选择最优调度时间序列进一步包 括： 计算数据库服务器负载的总调度时间，即数据块大小与节点上行带宽的比值总和的最 小值； 从总调度时间中选择最优粒子作为个体最优解和群体最优解； 利用适应度值的方差和序列表达式更新粒子的速度和位置，并产生新一代群； 若相邻两次群的适应度方差小于预定阈值，则对群的最优位置向量Pg= [P gl，Pg2，… ，Pgd]，将最优位置向量映射到Logistic的定义域上： k - at 其中aJP b i分别为粒子位置在Logistic定义域上的最小值和最大值； 对通过Logistic方程zi+1= Uzi(I-Zi)进行多次迭代，得到经历序列(m =1,2,...)； 把上述步骤产生的Zi逆映射回原解空间，产生一个变量可解序列：<M) = (pm)，…，ρ(;" 其中，=? +(bi -?) α" ； 计算经历混沌处理可行解ΑΓ (m =1，2，...）的适应值，然后保留最优解对应的解向量 P* ； 用P*的位置向量代表随机选择粒子的位置向量。
【专利摘要】本发明提供了一种查询数据的方法，包括：以采集的数据库数据文件调度时间序列为基础，组成可调节稳定控制集合区；定义调度时间序列适应度值的方差和数据文件序列表达式；使用负载适应度度量值，选择数据库文件的最优调度时间序列。本发明使得调度寻优过程考虑数据库服务器负载等因素，保持方法的多样性，防止数据库负载过大出现，提高了大型数据库数据文件调度的效率，增加了系统的吞吐量。
【IPC分类】G06F17-30
【公开号】CN104731973
【申请号】CN201510170650
【发明人】刘颖
【申请人】成都汇智远景科技有限公司
【公开日】2015年6月24日
【申请日】2015年4月13日