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空管系统大数据存储
 
   
 
 
 
 
 
 
 
     
 
 
 
 
 
赵莽栓
摘 要空管系统大数据存储和分析是该系统需要关注的重要内容，也是保证生产正常进行的技术说段。本文拟在打破传统的关系数据库的存储模式，着眼于图数据库的模式和相关技术论述空管系统大数据存储与数据分析，从图数据库的原理、方法、可应用性等方面叙述图数据库模式在空管系统中的应用，并阐述了空管系统大数据的存储与云部署以及基于图数据的数据分析模式。主要叙述了空管系统图数据库的设计模式、大数据存储、大数据计算和数据分析，并与关系型数据库和NoSQL数据库进行对比，以此说明了图数据库应用于空管系统的可行性。
【关键词】空管系统 大数据 储存
空中交通管制系统包括执行塔台和进近管制的终端区管制系统与执行区域和高空管制的区域管制系统，是国家信息化建设的重要组成部分，肩负着民航管理多架飞机起降和航行，保障飞行秩序和安全运行的任务。随着社会的发展和越来越多的飞机投入运营，空管系统承载的功能和压力也在逐步增大，每天有大量的数据在系统中流转，如何保障系统的稳定运行是必须要考虑的首要问题之一，这就涉及到数据存储机制与查询功能的改善；另外，随着数据积累的增大，可以通过计算机等手段对该数据进行统计分析和深层次挖掘其相关性以找出数据内在的信息和业务系统固有的缺陷，为后续的升级改造提供数字化依据。以下将以华东空管局为背景阐述空管系统的大数据存储和分析功能的构建。
1 概述
大数据存储和云计算是当今计算机领域的热门话题，主要应用于零售行业和传统运输业。其大数据存储是云计算的基础，只有解决了大数据的存储模式才能提供更加快捷的大数据运算，为云计算提供基于硬件的技术支持。Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是Hadoop的Key-value模式和MapReduce机制的数据存储瓶颈以及功能开发的复杂性对开发人员提出了很高的要求。简洁、高效、易用、自平衡的云存储模式是解决当前诸多问题的关键，顺势而生的图数据库以其简洁高效、多种易用API接口和自带的负载均衡功能、易部署等特性越来越赢得业界的青睐。
任何数据存储模式都不能解决业务系统所有的数据问题，目前大型系统每天有大量的数据产生和流转，如何从上百G的数据中顺畅的查询出所需的记录是决定系统可用性和功能性的关键；虽然增加硬件投入可以有效缓解数据卡的现象，但找对数据存储模式更能起到事半功倍的效果。目前流行的云存储简而言之就是将大量的数据分
而置之，将不同的数据分门别类，然后分配到不同层级的硬件上以减少查询的复杂度，但这种分而置之的存储架构是基于基本的存储模式的，所以选对基本的存储模式是实现云存储的关键。
空管数据除了基本的元信息数据外，主要包括雷达数据、电报数据、航班计划、航班运行数据、流控信息、电子进程单数据和航线基础管理数据等。这些数据之间具有相关性，其中航班计划数据是基础，电子进程单数据是核心，其它航空器相关的运行数据是和基础数据与核心数据密切相关的。目前的空管系统数据的存储大都采用ORACLE数据库，将这些相互关联的数据分割成离散的字段形式储存于数据表中，当使用时再将这些离散的数据组装成对象呈现到客户端。这