利用HDF5數(shù)據(jù)格式構(gòu)建氣象預報業(yè)務平臺數(shù)據(jù)庫

1、利用HDF5數(shù)據(jù)格式構(gòu)建氣象預報業(yè)務平臺數(shù)據(jù)庫李振鋒，李五生，祿永旭，王衛(wèi)平，馬馳（洛陽電子裝備試驗中心，洛陽471003）摘 要：針對目前氣象預報業(yè)務平臺數(shù)據(jù)庫多采用Windows文件系統(tǒng)進行管理存在的文件零碎、數(shù)目多、瀏覽速度 緩慢等不足，采用HDF5數(shù)據(jù)格式構(gòu)建氣象預報業(yè)務平臺數(shù)據(jù)庫，并將其和開源關(guān)系數(shù)據(jù)庫FireBird的運行性能進行了 比較。結(jié)果表明：HDF5格式數(shù)據(jù)庫能夠?qū)⒍喾N數(shù)據(jù)格式存儲在一個文件中，具有良好的自我描述性和擴展性，而且在運 行效率上，對于單機模式和網(wǎng)絡(luò)模式，HDF5格式數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)存儲、讀取效率均高于Firebird關(guān)系數(shù)據(jù)庫。關(guān)鍵詞：HDF5；數(shù)據(jù)庫；Firebi

2、rd；氣象預報；業(yè)務平臺中圖分類號：文獻標識碼：文章編號：引言氣象預報業(yè)務平臺是各級氣象業(yè)務部門預報人員每天要進行操作的平臺，其操作的效率和設(shè)計人性 化程度直接影響著預報工作的效率和效果。隨著氣象探測手段的進步和數(shù)值預報業(yè)務的不斷發(fā)展，提供 給預報業(yè)務的氣象資料種類和數(shù)量快速增加，因此，如何有效管理這些數(shù)據(jù)資料，更好地為氣象預報業(yè) 務提供支撐成為日益突出的問題。目前，氣象資料數(shù)據(jù)庫存儲管理方式多以關(guān)系數(shù)據(jù)庫（如Access、SQL等）或者文件系統(tǒng)為主技，但 是，普通的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在處理衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)等大數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)時效率較低，并且，普通的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫由于 死鎖或阻塞等特點會嚴重降低數(shù)據(jù)存取性能，進而

3、影響預報業(yè)務平臺的工作效率。對于目前國家氣象局 的Micaps系統(tǒng)和軍隊的Wcaps系統(tǒng)兩套日常預報工作平臺而言，均是直接以Windows系統(tǒng)的文件方式 來存儲數(shù)據(jù)資料，盡管文件方式具有操作直觀、擴展靈活等特點，但是受Windows系統(tǒng)特點限制，當一 個文件夾下文件個數(shù)過多時，系統(tǒng)讀取該文件夾下數(shù)據(jù)速度就會變慢，特別是對于數(shù)值預報資料，以歐 洲數(shù)值預報中心的資料為例，每天約2194個文件，每個文件約3kB，五天的資料就會達到10000多個 小文件，若不及時清理，業(yè)務系統(tǒng)查看數(shù)據(jù)將會變得非常緩慢，為了提高運行效率，系統(tǒng)會將歷史數(shù)據(jù) 自動刪除，僅保留最近幾天的數(shù)據(jù)進行業(yè)務應用，這樣使得預報員無法與

4、歷史資料進行對比分析。當今 氣象業(yè)務部門軟硬件環(huán)境有了較大提高，氣象科研工作普遍開展，留存歷史資料供預報員進行分析研究 具有十分重要的意義，因此，尋找一種既能快捷方便存儲管理歷史數(shù)據(jù)，又能不影響業(yè)務平臺工作效率 的數(shù)據(jù)存儲方法十分必要。本文采用由美國國家超級計算應用中心（NCSA）推出的科學數(shù)據(jù)管理軟件和數(shù)據(jù)格式庫HDF56 來存儲氣象數(shù)據(jù)，并將該方法和關(guān)系數(shù)據(jù)庫方法進行對比，以此分析本方法的優(yōu)缺點。1 HDF5數(shù)據(jù)格式HDF57-13是一種新型的分層式數(shù)據(jù)文件，該數(shù)據(jù)格式有別于以往常規(guī)資料所用到的二進制文件、 ASCII文件，它提供了一種總體目錄結(jié)構(gòu)，采用了二叉樹的方式建立文件內(nèi)容的“索引”

5、能夠通過“索基金項目：國家自然科學基金（編號：41275112）:基于氣象信息的飛行航路動態(tài)模擬和強對流天氣預警監(jiān)測預警。 作者簡介： 李振鋒（1984）男，河南洛陽人，工程師，碩士，從事天氣預報保障E-mail:。 引”直接從嵌套的文件中快速獲得信息，并且可以將不同類型的數(shù)據(jù)源存于一個文件中，同時這些數(shù)據(jù) 源又可以同時包含其數(shù)據(jù)信息和其他相關(guān)信息。HDF5有兩種基本對象，分別是組（Group）和數(shù)據(jù)集（Dataset），同時有其它的輔助對象類型，即數(shù) 據(jù)類型（Datatype）、數(shù)據(jù)空間（Dataspace）和數(shù)據(jù)屬性（Attribute）。其中，組可以看作一個容器，包 含任意數(shù)量的其它組和

6、數(shù)據(jù)集。在HDF5的邏輯結(jié)構(gòu)里，整個文件作為一個Root組存在，所有內(nèi)容均為 Root組的成員。HDF5與文本方式表達數(shù)據(jù)信息的XML格式非常相似，二者均提供了一個層次式結(jié)構(gòu)框架。XML通過 層次式的文件結(jié)構(gòu)構(gòu)造出豐富的數(shù)據(jù)類型，通過自我描述的方式實現(xiàn)了跨平臺。圖1 HDF5文件邏輯結(jié)構(gòu)HDF5提供了 6種基本數(shù)據(jù)類型：光柵圖像（Raster Image），調(diào)色板（Palette），科學數(shù)據(jù)集 （Scientific Data Set），注解（Annotation），虛擬數(shù)據(jù)（Vdata）和虛擬組（Vgroup），并提供了多 種數(shù)據(jù)存儲機制，如數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)擴展和數(shù)據(jù)分塊等機制來提高數(shù)據(jù)訪問、

7、管理與存儲效率。而且HDF5 通過層次邏輯結(jié)構(gòu)來表現(xiàn)文件中的不同數(shù)據(jù)元素之間的邏輯關(guān)系,如包含、被包含、并列等等采用這種 格式的數(shù)據(jù)庫優(yōu)點主要包括：（1）自述性：對于一個HDF5文件里的每一個數(shù)據(jù)對象，有關(guān)于該數(shù)據(jù)的綜合信息（元數(shù)據(jù)），在 沒有任何外部信息的情況下，HDF允許應用程序解釋HDF5文件的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容。（2）通用性：許多數(shù)據(jù)類型都可以被嵌入在一個HDF5文件里。例如，通過使用合適的HDF數(shù)據(jù)結(jié) 構(gòu)，符號、數(shù)字和圖形數(shù)據(jù)可以同時存儲在一個HDF5文件里。（3）靈活性：HDF5允許用戶把相關(guān)的數(shù)據(jù)對象組合在一起，放到一個分層結(jié)構(gòu)中，向數(shù)據(jù)對象添 加描述和標簽。它還允許用戶把科學數(shù)據(jù)放到多

8、個HDF5文件里。（4）擴展性：HDF5極易容納將來新增加的數(shù)據(jù)模式，容易與其他標準格式兼容。（5）跨平臺性：HDF5是一個與平臺無關(guān)的文件格式。HDF5文件無需任何轉(zhuǎn)換就可以在不同平臺上 使用。2數(shù)據(jù)庫總體設(shè)計與實現(xiàn)方法2.1總體設(shè)計氣象預報業(yè)務數(shù)據(jù)庫總體設(shè)計包括用戶模塊和數(shù)據(jù)模塊（如圖2所示）。由于本文所述數(shù)據(jù)庫主要 采用HDF5文件存儲，而該文件格式不包含任何加密機制，因此，用戶模塊主要是為數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)提供一個分權(quán)限管理平臺，而非真正的加密。數(shù)據(jù)模塊主要是負責數(shù)據(jù)的收集、質(zhì)量控制、存儲、查詢、 添加、修改、刪除等功能，服務于數(shù)據(jù)庫后臺管理和業(yè)務平臺數(shù)據(jù)查詢等。由于HDF5文件的數(shù)據(jù)集在

9、創(chuàng)建后無法單獨刪除，因此，在實現(xiàn)刪除操作時，實際上是重新創(chuàng)建一 個文件。如果文件過大，則執(zhí)行時間過長，所以，本文在設(shè)計數(shù)據(jù)庫時，不同類型的資料（如衛(wèi)星云圖、 數(shù)值預報資料、實況資料等）按天存儲為不同的HDF5文件，將這些HDF5文件利用Windows文件系統(tǒng) 進行管理，通過實際使用，所有以一天為單位的數(shù)據(jù)資料大小都不會過大，因此刪除功能耗時不會太長。統(tǒng)計用戶刪除用戶修改用戶添加用戶刪除數(shù)據(jù)修改數(shù)據(jù)添加數(shù)據(jù)質(zhì)量控制收集數(shù)據(jù)圖2氣象預報業(yè)務數(shù)據(jù)庫總體設(shè)計2.2開發(fā)環(huán)境搭建美國國家超級計算應用中心NCSA在推出HDF5數(shù)據(jù)格式的同時，向用戶和軟件廠商免費提供了 HDF5的應用程序接口庫（API）和針

10、對不同級別用戶的文檔，結(jié)合API庫和開發(fā)文檔，開發(fā)者可以方 便快捷地對HDF5文件進行操作，開發(fā)基于HDF5的軟件產(chǎn)品。目前推出了基于JAVA、C、C+、Fortran、 C#和IDL等的HDF5二次開發(fā)庫，便于不同用戶進行選擇開發(fā)，本文主要介紹基于C#語言的開發(fā)環(huán)境 搭建。首先，訪問 HDF dotnet 二次開發(fā)的官方網(wǎng)站（ HYPERLINK /default.aspx%ef%bc%89%e5%be%97%e5%88%b0 /default.aspx）得到 hdf5_hldll.dll， hdf5dll.dll，HDF5DotNet.dll，szip.dll，zlib1.dll 等文件。

11、其次，將以上文件放在程序根目錄下，同時添加對HDF5DotNet.dll的弓I用，在程序中加入using HDF5DotNet； ”代碼，后續(xù)可以像運用其他函數(shù)一樣對HDF5文件進行操作。最后，必須要明確開發(fā)平臺是32位還是64位環(huán)境，同時，由于dotNetFramework環(huán)境4.0版本和 以前版本不兼容，所以在搭建開發(fā)環(huán)境時，需要確定自己所開發(fā)系統(tǒng) dotNetFramework版本和HDF5DotNet.dll 的 dotNetFramework 版本一致。2.3用戶管理為了確保數(shù)據(jù)庫的相對安全，需要對各用戶進行分級，對其擁有的權(quán)限進行設(shè)置。管理員用戶擁有 完全權(quán)限，能夠創(chuàng)建、插入、修改

12、和刪除所有數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理負責人員或者高級別預報員具有插入數(shù)據(jù) 的權(quán)限，便于他們在瀏覽數(shù)據(jù)時，能夠?qū)⒃偌庸さ臄?shù)據(jù)產(chǎn)品存入數(shù)據(jù)庫，而對普通的預報員一般只提供 只讀權(quán)限。2.4數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)管理模塊負責數(shù)據(jù)收集整理，利用相關(guān)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法對數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制，然后入庫存儲， 同時，提供用戶查詢修改接口，使用戶能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的增加、修改和刪除等功能。另外，HDF5文件具 有屬性（Attribute）對象，為用戶對不同層次上的數(shù)據(jù)描述提供存儲節(jié)點。3與關(guān)系數(shù)據(jù)庫運行效率比較為了驗證本文所述數(shù)據(jù)存儲方法的有效性，我們以2013年6月19日國家氣象局CMACast下發(fā)的 歐洲數(shù)值預報中心下發(fā)的分辨率為2.5X2

13、.5的數(shù)值預報數(shù)據(jù)進行驗證，關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)采用Firebird 數(shù)據(jù)庫進行存儲。3.1 Firebird 數(shù)據(jù)庫Firebird脫胎于Borland公司的開源版數(shù)據(jù)庫Interbase6.0，是一個完全非商業(yè)化的產(chǎn)品，用C和 C+開發(fā)。Firebird 使用 Mozilla Public License v.1.1 許可證發(fā)行。Firebird具備一個完整關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（RDBMS）的全部優(yōu)點，而且采用了區(qū)別于其它任何 大型關(guān)系數(shù)據(jù)庫的多代體系結(jié)構(gòu)（Multi-Generational Architecture： MGA），使其性能大幅提升，特別適 合涉及到大量客戶的大型在線事務處理（O

14、LTP）和需要海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)決策支持（DSS）的混合應用系 統(tǒng)。而且Firebird數(shù)據(jù)庫具有非常高的靈活性、可靠性、安全性、零維護和可擴充性，是目前世界上安 裝最快捷、最簡單的大型關(guān)系數(shù)據(jù)庫14-16因此，本文選用此數(shù)據(jù)庫作為比較對象。3.2試驗方案一般情況下，氣象預報業(yè)務在單臺電腦上進行，或者網(wǎng)絡(luò)連接非常穩(wěn)定的局域網(wǎng)中進行，只有極少 數(shù)情況下（如應急氣象保障、臨時遠程調(diào)閱資料等），氣象預報業(yè)務工作的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境相對復雜。針對上 述情況，本文設(shè)計了三種試驗方案，具體如下：方案1：模擬預報業(yè)務工作平臺為單機版的情形。將數(shù)據(jù)庫文件存儲在本機硬盤上，并將所有數(shù)據(jù) 讀出，將2194個文件分別存入HDF5

15、文件數(shù)據(jù)庫和Firebird數(shù)據(jù)庫，然后循環(huán)將所有數(shù)據(jù)從兩個數(shù)據(jù)庫 中讀出，對比不同數(shù)據(jù)庫在此操作過程中耗費的時間，后續(xù)兩種方案進行的操作和本方案相同，只不過 是網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不同，下面對數(shù)據(jù)操作不再贅述。方案2：模擬簡單局域網(wǎng)條件下C/S模式預報業(yè)務工作平臺情形。將數(shù)據(jù)庫文件集中放置于局域網(wǎng) 的某一個電腦上，其他客戶端通過遠程訪問的方式獲取數(shù)據(jù)，局域網(wǎng)的環(huán)境為各個電腦位于一個房間內(nèi)， 通過一個Hub進行連接組網(wǎng)；數(shù)據(jù)操作同方案1。方案3：模擬較為復雜局域網(wǎng)條件下C/S模式預報業(yè)務工作平臺情形。數(shù)據(jù)存儲和訪問的流程和方 案2類似，但是網(wǎng)絡(luò)環(huán)境為分屬兩地（距離約100Km）的電腦，中間有4層交換機；數(shù)

16、據(jù)操作同方案1。后兩種方案中，HDF5文件遠程訪問采用虛擬硬盤的方式，而Firebird數(shù)據(jù)庫遠程訪問直接利用數(shù)據(jù)庫軟件自身遠程訪問功能進行。為了說明方案2和方案3中網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的不同，本文簡單用Windows自帶的Ping工具進行測試，圖3和圖4分別給出了方案2和方案3兩種網(wǎng)絡(luò)條件下的測試結(jié)果。由圖可見，方案2中的網(wǎng)絡(luò)延時小于 1ms，且非常穩(wěn)定，而方案3中的網(wǎng)絡(luò)延時在6ms以上，且出現(xiàn)2次超時，網(wǎng)絡(luò)較為不穩(wěn)定。G C: WIITOOSsyst eB32ping. exePinging 2 with 32 bytes of data：Reply fromReply fromReply fromR

17、eply fromReply fromReply fromReply fromReply from2：2：2：2：2：2：2：2：bytes=32bytes=32bytes=32bytes=32bytes=32bytes=32bytes=32bytes=32t imelms t imelms t imelms timelms t imelms t imelms t imelms t imelmsTTL=128TTL=128TTL=128TTL=128TTL=128TTL=128TTL=128TTL=128圖3方案2中網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量測試結(jié)果圖圖4方案3中網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量測試結(jié)果圖3.3結(jié)果分析測試中，將201

18、3年6月19日接收到的2194個文件存入數(shù)據(jù)庫，然后將這些數(shù)據(jù)全部讀出，兩個 過程耗費時間如表1所示。這里需要指出的是：在日常業(yè)務中，對同一個數(shù)據(jù)的讀取往往需要進行多次， 而且兩個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)軟件讀取數(shù)據(jù)時會受到操作系統(tǒng)隨機性的影響，因此，每個方案的數(shù)據(jù)讀取都進行 了三次，取平均值進行比較。而對數(shù)據(jù)存儲的速度要求相對較低，這是因為資料接收后，距離使用資料 會有較長時間，系統(tǒng)可以在后臺把資料入庫存儲，因此，這部分工作，僅進行一次。由表1可見，在存儲資料過程中，兩種存儲方案最省時間的方案均為方案1，最耗費時間的均為方 案3,這說明網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量直接影響存儲時間，在兩種數(shù)據(jù)庫的橫向比較中，HDF5文件數(shù)據(jù)庫

19、的方式耗時 小于Firebird數(shù)據(jù)方式耗時，其中方案1和方案2中，HDF5耗時約為Firebird數(shù)據(jù)庫耗時的1/2，在方 案3中，HDF5耗時和Firebird數(shù)據(jù)庫耗時之比為0.83。在讀取數(shù)據(jù)的比較中，兩種數(shù)據(jù)存儲方案同樣是方案1耗時最短，方案3耗時最長，方案2耗時居 中。在兩種數(shù)據(jù)存儲方式的橫向比較中，HDF5在方案1中平均耗時為156.250ms，而Firebird數(shù)據(jù)庫的 平均耗時為8780.000ms，二者之比為0.018；方案2中HDF5文件讀取耗時為5838.542ms，而Firebird 數(shù)據(jù)庫讀取耗時為51880.210ms,二者之比為0.113；方案3中，HDF5文件

20、讀取耗時為195432.300ms, 而Firebird數(shù)據(jù)庫讀取耗時為2131214.000ms,二者之比為0.092。由此可見，在數(shù)據(jù)存儲過程中，HDF5 文件方法比Firebird大約節(jié)省50%的時間，而在讀取數(shù)據(jù)中，HDF5文件讀取耗時約為Firebird數(shù)據(jù)庫方 式耗時的1/10，甚至在方案1中僅為Firebird數(shù)據(jù)庫方式耗時的1/50，這充分體現(xiàn)了 HDF5文件格式的 快速數(shù)據(jù)I/O性能。具體到實際業(yè)務中，每次查看的數(shù)據(jù)最多不超過10個文件，將上述方案耗時折算 到10個文件的結(jié)果為：利用HDF5文件方式三種方案均不足1s，F(xiàn)irebird數(shù)據(jù)庫方式在方案1和方案2 中也不足1s，

21、方案3耗時約為9.7s，可見在方案1和方案2中兩種方式均滿足業(yè)務要求，對于方案3, Firebird則難于滿足業(yè)務需求，而HDF5數(shù)據(jù)庫依然可以滿足要求。表1不同方案下存取2194個文件耗時比較表序號存儲耗時（ms）讀取2194個文件耗時（ms）折算到讀取10個文件 耗時（ms）HDF5FirebirdHDF5FirebirdHDF5Firebird156578.125115203.125187.5009296.8750.85542.374方2140.6258500.0000.64138.742案3140.6258543.1250.64138.9391平均56578.125115203.125

22、156.2508780.0000.71240.0181104671.875214843.7505843.75052062.50026.635237.295方25828.12551625.00026.564235.301案35843.75051953.12526.635236.7962平均104671.875214843.7505838.54251880.21026.611236.46411951828.1252350609.375215531.2502232906.250982.36710177.330方2186453.1251952234.375849.8328898.060案3184312

23、.5002208500.000840.07510066.0903平均1951828.1252350609.375195432.3002131214.000890.7589713.8294小結(jié)本文針對氣象預報業(yè)務平臺的實際需求，分析了利用HDF5數(shù)據(jù)格式構(gòu)建氣象預報業(yè)務平臺數(shù)據(jù)庫 的方法，并同F(xiàn)irebird數(shù)據(jù)庫做了實際對比，結(jié)論如下：（1）HDF5格式數(shù)據(jù)庫能夠?qū)⒍喾N數(shù)據(jù)格式存儲在一個文件中，具有良好的自我描述性和擴展性， 方便用戶使用和管理。（2）HDF5格式數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)存取速度明顯快于Firebird數(shù)據(jù)庫方式，在存儲數(shù)據(jù)中可以節(jié)省50%的 時間，而讀取中前者耗時僅為后者的1/10。（3）

24、HDF5格式數(shù)據(jù)庫在本機存儲和網(wǎng)絡(luò)存儲三種方案中的速度都非?？?，折算到讀取10個文件 的速度均小于Is,這在實際業(yè)務使用中，預報員幾乎感覺不到延時，滿足業(yè)務需求。本文僅是對HDF5格式數(shù)據(jù)庫的實現(xiàn)做了初步探討，而HDF文件的并行I/O、壓縮存儲和更 優(yōu)方案的網(wǎng)絡(luò)訪問還需要在以后工作總做進一步研究。參考文獻：張方,于慶學.河南省氣候業(yè)務數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)J.氣象與環(huán)境科學,2011,34(3):88-91.董如根，孫雪麗.歷史地面氣象資料庫的設(shè)計及共享J.軟件導刊,2012,11(1):98-100.滕水昌，王生元，王榮喆.基層臺站地面氣象資料數(shù)據(jù)管理檢索系統(tǒng)J.2012,40(1):61-

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