贺建英
（四川文理学院计算机学院，四川达州635000）
摘要：针对大数据下档案存储的现状，通过分析存储档案文档存在重复的原因，提出一种MongoDB存储档案文档的方法，利用MongoDB的GridFs统一处理不同类型和大小的文件，定义3个集合分别存储上传者记录、文件信息记录和分块文件内容，提出存储中通过文件MD5校验码值是否相同来进行去重研究，并实现去重的程序代码，有一定的实际意义。采用的分布式存储数据库增强了档案文档存储系统的可扩展性。实验表明，该方法能有效地去除重复的档案文档，提高查询效率。
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关键词 ：MongoDB；MD5；大数据；档案文档去重；GridFs
中图分类号：TN911?34；TP311 文献标识码：A 文章编号：1004?373X（2015）16?0051?05
收稿日期：2015?03?20
基金项目：国家档案局项目：基于大数据的档案数据去重模型与方法研究（2014?X?65）；四川省教育厅一般项目：大数据环境下NoSQL数据库应用研究(14ZB0313）
0 引言
随着信息技术的飞跃发展，各国各地都在大力发展电子政务建设。在此环境下档案局的档案文档也跨入了信息化存储的行列。但档案局的档案类型种类较多，除了纯文本的之外，还有图片、声音、视频、PDF等各种类型的文档，这些文档都是非结构化的数据，在传统的信息系统中，存放这些数据是比较困难的。因此在大数据环境下，设计信息化档案存储系统会首选非结构化的数据库，即NoSQL 数据库。利用NoSQL 家族中的Mon?goDB数据库作为存放档案文档的非结构化数据是较为理想的。MongoDB对存放大量的非结构化数据有很大的优势，但因MongoDB本身就是非结构化的，故在存放信息时会产生重复的数据。有人提出了像在关系数据库中一样建立关键索引来解决重复数据的问题，但在以文档方式存储的数据而言，当数据很大时，这种方式将会有弊端。本文研究的是在存储档案文档之前就重复的数据进行去重处理，然后再存入MongoDB数据库中，这样在数据库中存放的将是非重复的数据。
1 传统的档案存储分析
在原有的存储档案文档信息系统中，主要是把文档以文件的形式存放在文件系统中，然后用原数据信息建立一个档案文件和数据库的链接，并把该链接的路径存储在关系数据库中，如表1和表2所示。
通过表1和表2的分析可知，表2中filePathId与表1中的filePathId 中的字段关联，这样在访问表1 中的某个文件时，只需要访问表2中与filePathId字段关联的记录的fileRealPath的值即可访问该文件。对于以文件系统方式存放的档案文件会产生大量的重复文件。即使在存储的时候能简单的通过人工的方式来检查是否有重复的文件存放，但也不能大面积的检查是否有重复的文件，在这种方式下，存储空间很快会被耗尽，要靠不断的增加存储设备来解决大量档案数据存放的问题，而且不利于管理，数据极其不安全，扩展性较差。人们对此已有逐步的认识，也进行了相应的研究。本文的重点是利用MongoDB 数据库来存储这些非结构化的数据，并且在存放之前就完成对重复档案文档的去重操作。
2 基于MongoDB 的文档存储模型
2.1 MongoDB的存储机制
MongoDB是NoSql家族中的一员，具有模式自由等特性。它与关系数据库一样具有3个层次：分别是数据库层、集合层、文档对象层。分别对应关系数据库中的数据库、表和记录。在MongoDB中文档类似于JSON的键/值对，集合则是一组文档的集合，它们是无模式限制的。MongoDB数据库非常适合实时数据的插入、查询、更新、删除及数据备份等操作。尤其适合充当由几十台或者几百台服务器组成的集群数据库。现在大多数的地理规划等领域都在利用MongoDB数据库进行数据存储。MongoDB数据库不仅支持分布式系统，它本身还支持分片存储数据（Mongod）、客户端请求（Clients）、集群配置（Config Server）和路由协议（Mongos）[1]。它采用的是内存映射的方式作为存储引擎，能有效地提高输入/输出的效率[2]。
2.2 MongoDB数据库中重复数据来源
目前的档案管理系统还处于信息孤岛的层面，各个省市的数据结构不同，存放的方式也不同，惟一能统一的是从市级单位及其下级单位，如区、县、乡、镇单位。利用档案管理系统上传档案文件进行存储的也是这些相关单位。如果同一份档案文档被市级单位分发到其他单位，其他单位会把它作为重要档案文档给上传到档案管理系统中存储起来，这样就会产生多个重复的档案文档。而有部门在不知道的情况下，同一个人上传了几份相同的档案文档；或者利用shp文件批量上传档案文档时遇到其他异常情况，没有一次性的上传完，下次再上传的时候，又是从头开始上传，导致以前的档案文档被重复存储；或者在批量上传的shp文档本身被人为的不小心做成了含有重复的档案文档记录，这样导入shp文件时也会产生重复记录。通过对以上情况的分析可知，档案文档存储时在MongoDB 数据库中产生重复数据的来源主要有以下几点：同一个档案文档被不同的单位、部门重复上传；同一个人对同一个档案文档上传多次；批量档案文档准备过程中人为的产生了重复文档；批量上传时，中断上传，下次再上传时将产生重复文档。
2.3 档案存储模型的建立
档案存储时采用分布式的方式进行上传存储的，各个市、区、县、乡、镇的不同部门可能在不同的时间和地点对档案文档进行上传操作。数据库采用MongoDB数据库，其分布式存储结构如图1所示。
从图1可以看出，各市、县、乡、镇的用户可以随时在不同地点上传档案文档到不同的MongoDB 服务器中，操作方便。档案文档不同于一般的文档，将遵循“谁操作谁负责”的原则。故将设置上传者的权限，且将记录上传者的详细信息：如上传时间、地点等的一些信息。而对于档案文档本身而言其文件大小不能统一标准化，且档案文档的格式有差异，考虑到要处理数据大小和类型都可能不同的档案文档，本文将借助于Mon?goDB 的GridFs 来处理，GridFs 是一种处理大文件的规范，可以存储上百万的文件而不用担心其扩容性[3]。在MongoDB中存放数据时将涉及到3个集合：userInfo.users，fileInfo.files，fileContent.chunks。
userInfo.users 集合用来存放上传档案文档的上传者信息，其结构如下：
集合fileInfo.files中的fileID与集合userInfo.users集合中的upLaodfileID 相同，用来关联上传的文件信息。集合fileContent.chucks中的fileID 与集合fileInfo.files中的fileID相同，用来关联文件存放的具体内容，根据上面3个集合中结构的设计，当一个具有操作权限的用户在某一地点上传了某个档案文件后，将记录该用户上传的详细信息：如操作者，上传的具体区、县、乡的详细地址，上传的日期、文件名、文件的大小、长度、类型等。当该用户再次上传相同的档案文档时，根据表的关联查找，将会做出已在同一地点或不同地点已经上传了相同的档案文件的提示信息。
3 MongoDB 中的去重算法
本算法的设计思想是，根据上传的档案文档判断，无论是否已经被上传过，都会存储上传档案文档操作者的相关信息，即生成一个userInfo.users集合中的一条记录。上传档案文件时为了节省服务器的开销和资源，所上传文档的MD5 校验码值的计算都会在客户端进行。在客户端计算并上传档案文档的MD5校验码值后再在分布式存储数据库中查找遍历fileInfo.files中的每一条记录，查看每条记录中存储的档案文档的MD5 码值是否与将要上传的档案文档的MD5码值相同，如果不同，则将在userInfo.user 集合中存储一条上传者信息的记录，并且把该记录中的“UploadCount”值设置为1。同时生成集合fileInfo.files 中的一条记录，在该记录中通过“fileMD5”存储档案文档的MD5码值。获得要上传的档案文档的大小fileSize，确定档案分块存储的总块数file?ChuckSize。在算法中为了规范，不管文件的大小和类型，均采用统一大小（fixedSize）的分块对档案文档进行存放，即总分块数如下所示：
fileChuckSize=（fileSize%fixedSize）?（fileSize/fixedSize）：（fileSize/fixedSize+1）
并把该值记录到fileInfo.files 集合中对应记录中。然后对档案文档进行上传并对文档内容按固定的分块大小存放到fileContent.chucks集合中，在该集合里会存储fileChuckSize 条记录。如果要上传的档案文档的MD5码值和分布式数据库中存储的fileInfo.files集合中存储的某个记录的fileMD5值相同，则取出该条记录对应的fileID 值并把该值存放到一个临时存储字段temp?FileID 中，已备后期使用。然后提取上传者的信息和tempFileID 的值组合成userInfo.users 集合中的一条记录，并与集合中的其他记录进行比较，如果有相同的记录，则在该条记录的UploadCount值加1。而组合的这条记录将不再存储在userInfo.users集合中。其中Upload?Count值加1是判断该用户是否经常在同一个地点上传相同的档案文档。
如果在该集合中没有相同的记录，则存储该组合好的记录。下次在访问这个档案文档时，通过userInfo.us?ers集合中的upLoadfileID关联到fileInfo.files集合，再通过fileInfo.files 集合中的fileID 关联到fileContent.chucks集合，则顺利访问到需要的档案文档，其过程流程图如图2所示。
根据算法流程图，定义几个类UserInfo，FileInfo，FileContent 分别对应3 个集合，定义操作数据库的类DBObj，定义去重的类RemoveRepeat。
去重的关键代码实现如下：
在代码中定义了findByFileMD5（）方法判断在已经存储的fileInfo.files集合的记录中有没有与将要上传的档案文档的MD5 校验码相同的记录存在。定义方法findRepeatData（）用来检查有无重复上传档案文档上传者信息，即判断在usersInfo.user中有没有重复的数据记录，这些方法在批量导入数据记录时也会调用逐一判断。
4 实验结果与分析
本实验使用Hadoop作为分布式文件系统运行在不同地理位置的10 台主机组成的集群上，在Window7 系统中，采用MyEclipse8.5 做Java 代码开发，分布式数据库MongoDB 作数据存储，采用的是8 核CPU，8 GB 内存，320 GB 硬盘。批量导入使用的是shp文件。shp文件的格式定义同集合文件的格式。对单个的文档上传进行验证无误外，为了对更多的数据进行验证，在shp文件中模拟产生10万，20万，30万数据。结果如图3所示。
该方法在数据去重中达到90%以上，去重效果还比较理想。算法采用的是分布式文件系统，对文件去重效率较高，且系统具有相应的扩展性。
5 结语
本算法中采用分布式文件系统和分布式数据库MongoDB 对档案文档进行存储和去重，利用MongoDB数据库的GridFs来处理不同类型和大小的档案文档，统一对档案文档进行处理。提出利用了去重的算法思想，并通过实验模拟测试去重效果较为理性。该方法具有一定的可行性。为以后大数据的存储的去重有一定的借鉴性。
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作者简介：贺建英（1979—），女，四川简阳人，硕士，讲师。主要研究方向为软件技术、数据挖掘、物联网。