CIMISS中氣象觀測資料處理入庫效率優化方法
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安徽省氣象局新技術集成項目“CIMISS系統本地化應用研究”(AHXJ201506)資助


A Method for Optimizing Storage Efficiency of Meteorological Data in CIMISS
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    摘要:

    氣象資料種類多、海量、格式多樣復雜,造成綜合氣象信息共享系統(CIMISS)巨大的處理壓力。以高空L波段數據作為個例,進行詳細的分析,在數據庫表設計上,通過“鍵〖CD*2〗要素”的拆分方式減少數據庫冗余,建立合理的索引和分區提高數據表訪問效率。在處理流程方面,通過簡約化流程減少系統間消息交互和IO,從而優化系統的存儲效率。同時簡約流程中對比PRO*C和OCI兩種入庫方式,PRO*C簡單高效便于開發,而OCI功能全面但相對復雜,通過比較兩種入庫方式的效率,系統采用PRO*C方式。高空L波段數據實際運行效果表明,平均28 s完成一份數據的處理。對比高空探測數據的處理,簡約流程比原流程入庫更快。

    Abstract:

    The meteorological data is widely varied, massive, and complex, so it has made huge system pressure in the China Integrated Meteorological Information Service System (CIMISS). The design of database tables and the optimization of the process are analyzed in detail by the Lband upperair data as a case. The database redundancy is reduced by means of the "keyelement," reasonable index, and partition to improve database access efficiency, through simple procedure to reduce the message interaction between the system and IO, so as to optimize the storage efficiency. Comparison of the storage methods OCI and PRO*C shows that PRO*C is easy to develop, and OCI has comprehensive functions but relatively complex. By comparing the efficiency of two storage modes, the system takes a PRO*C way. The actual running effect of Lband data shows that to complete a data processing takes an average of 28 s. Compared with the sounding data, the simple procedure performs faster, compared to the original.

    參考文獻
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引用本文

季永華,孫超,劉一鳴,肖衛青. CIMISS中氣象觀測資料處理入庫效率優化方法[J].氣象科技,2017,45(1):30~35

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歷史
  • 收稿日期:2016-02-14
  • 定稿日期:2016-04-07
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  • 在線發布日期: 2017-02-28
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