34] 其中，构建多节点的分布式存储架构如图4所示，具体包括：
[0035]A) 1个路由节点Mongos和3个服务器A、B、C，其中，服务器A、B、C上分别部署对 应的 3 个Mongo节点Al、A2、A3、Bl、B2、B3、Cl、C2、C3,1 个配置服务节点（ConfigSvr)A4、 B4、C4 ;
[0036]B)不同服务器上面的节点Ax、Bx、Cx构建一个复制集x，x取值集合为{1、2、3、4}， 复制集X中的节点Ax、Bx、Cx存放的数据是相同的，能够相互复制，异步或同步；构建复制 集的作用是防止一个服务器或者一个节点不能工作导致数据丢失。
[0037] C)配置服务节点A4、B4、C4用于构建记录分片的存储信息，数据集按照数据集数 据范围或者使用哈希值进行数据分片存储，分片信息记录在配置服务节点上，所有的配置 服务节点进行信息共享。由于基于数据集数据范围的分片方式具有高效的范围查询，但是 会导致数据在不同分片上的不均衡；基于哈希值的分片方式使得所有分片数据分布均衡， 但是查询时候会访问所有的分片，影响查询效率。本发明对数据的读写效率要求较高，故采 取基于数据集数据范围的分片方式。
[0038]D)路由节点Mongos路由所有请求，然后将结果聚合，其本身不存储数据或者配置 信息，但会缓存配置服务节点的信息。
[0039] 分片是指将数据拆分，将其分散存储在不同的机器上的过程。并且MongoDB支持 自动分片，同时基于以上分布式存储架构模式可以自动切分数据，其中路由进程（Mongos) 知道所有数据的存放位置，并作负载均衡，本发明的分片（Shards)的存储形式如附图5所 不。
[0040] 由于电网设备关系复杂，进行数据存储过程中涉及的馈线数据结构、版本数据结 构、图档形结构等，以及包括人员权限的控制，具体的关系图如附图6所示，以下重点说明 图档树形、版本、图档数据和设备关系结构的存储设计，其中的程序采用C#+Mongo数据库：
[0041] ①图档树形结构：
[0042] 馈线树用于存储，省一市一分局（区局）一变电站一馈线，以层级关系显示馈线层 级结构。采用嵌套方式进行设计。具体结构形式如下：
[0043]
[0044] 如：江苏电力一扬州市局一广陵分局一110kV变电站1 - 10kV馈线1的存储形式 如下：
[0045]
[0046]
[0047] ②版本数据结构：
[0048] 通过实现对版本的递归转化以及同时态的版本多级管理，实现不同人员对专题图 的不同需求以及图形版本的全过程管理。结构形式如下：
[0049]
[0050] 下面以规划人员绘制的一个单线图版本为例，具体如下：
[0051]
[0052]
[0053] ③图档数据结构：
[0054] 图档数据存储结构是本发明的一个重点，具体存储结构如下：
[0055]
[0000」
[00。/」
[uuuo」
[0059] ④设备关系结构：
[0060] 设备关系之间的结构分为三类，设计上格式上相近，不存在多级结构。
[0061]
[0062]
[0063] 其余的如用户权限数据可采用现有技术，故在此不具体展开。
[0064] 基于Mongo数据库与基于传统关系型数据库的读写效率对比验证如下：
[0065] 本发明根据以上基于Mongo数据库的电网图形多时态多级分布式存储方法进行 千万级数据测试，同时对比关系型数据库Oracle的效率进行了对比：本验证的起始数据量 为：27149515 条，分别进行 1、10、100、500、1000、5000、10000、20000、30000、50000 次的分页 查询、插入数据、指定查询操作，并对测试效率进行记录，具体的对比结果如表1所示：
[0066] 表 1
[0067]
[0068] 由以上验证结果可知，在千万级别以上的数据量，基于Mongo的分布式存储机制 的分页查询、数据插入和指定条件查询的效率远高于Oracle数据，有的甚至提升了几十 倍。由此可得知，基于Mongo数据库的电网图形多时态多级分布式存储方法可提升电网GIS 的应用效率和效果。
[0069] 以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发 明说明书及附图内容所作的等效结构或者等效流程变换，或者直接或间接运用在其他相关 的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
【主权项】
1. 基于Mongo数据库的电网图形多时态多级分布式存储方法，其特征在于，包括： 1) 建立基于多时态多级的图形版本管理机制： 根据电网的规划设计、建设和运行三大过程建立对应的时态集合：规划设计态、建设态 和运行态，每个时态集合分别有一个基准版本，加以时间和人员维度，在基准版本上进行图 形版本的滚动更新，其中，每一时态维度下都是基于基准版本进行修订或者个性展示； 2) 以Mongo数据库为基础，构建记录分片的存储信息，将数据集按照数据范围进行分 片存储，同时构建多节点的分布式存储架构，完成相应数据的分布式存储。2. 根据权利要求1所述的基于Mongo数据库的电网图形多时态多级分布式存储方法， 其特征在于，每个时态集合只支持时态的推送不支持回退，规划设计态的最后一个基准版 本演化成建设态的基准版本，建设态的最后一个基准版本演化成运行态的基准版本。3. 根据权利要求2所述的基于Mongo数据库的电网图形多时态多级分布式存储方法， 其特征在于，以时态和多级两个维度对图形数据进行实时跟踪管理，以规划设计态、建设 态、运行态为轴心，沿着时间的变动划分为若干个连续的状态断面，每个状态断面下对不同 用户个性化版本进行单独管理，实现时态、用户及版本的关联管理。4. 根据权利要求1所述的基于Mongo数据库的电网图形多时态多级分布式存储方法， 其特征在于，构建多节点的分布式存储架构具体包括： A) 1个路由节点Mongos和3个服务器A、B、C，其中，服务器A、B、C上分别部署对应的 3 个Mongo节点Al、A2、A3、Bl、B2、B3、Cl、C2、C3,1 个配置服务节点A4、B4、C4 ; B) 不同服务器上面的节点Ax、Bx、Cx构建一个复制集X，X取值集合为{1、2、3、4}，复 制集X中的节点Ax、Bx、Cx存放的数据是相同的，能够相互复制，异步或同步； C) 配置服务节点A4、B4、C4用于构建记录分片的存储信息，数据集按照数据集数据范 围进行数据分片存储，分片信息记录在配置服务节点上，所有的配置服务节点进行信息共 D) 路由节点Mongos路由所有请求，然后将结果聚合，其本身不存储数据或者配置信 息，但会缓存配置服务节点的信息。
【专利摘要】本发明公开了基于Mongo数据库的电网图形多时态多级分布式存储方法，其特征在于，包括：1)建立基于多时态多级的图形版本管理机制：根据电网的规划设计、建设和运行三大过程建立对应的时态集合：规划设计态、建设态和运行态，每个时态集合分别有一个基准版本，加以时间和人员维度，在基准版本上进行图形版本的滚动更新，其中，每一时态维度下都是基于基准版本进行修订或者个性展示；2)以Mongo数据库为基础，构建记录分片的存储信息，将数据集按照数据范围进行分片存储，同时构建多节点的分布式存储架构，完成相应数据的分布式存储。实现快速高效地响应不同业务人员对相关电网图形应用的需求，实现图形响应效率的提升。
【IPC分类】G06Q50/06, G06F17/30
【公开号】CN105389367
【申请号】CN201510769736
【发明人】赵越, 李培, 黄振勇, 吴敏秀, 张声圳, 王震
【申请人】江苏省电力公司扬州供电公司, 厦门亿力吉奥信息科技有限公司, 国家电网公司
【公开日】2016年3月9日
【申请日】2015年11月12日