[发明专利]一种查询数据的方法

说明书

技术领域

本发明涉及大数据处理，特别涉及一种大数据文件的调度方法。

背景技术

随着智慧医疗的迅速发展和海量医学数据的出现，需要相应的大型数据库作为载体来保存这些数据，但大数据的调度成了一个大问题。由于数据量巨大，要找到自己想要的数据，除了网络传播时的安全性需要考虑外，数据的调度延时也被医务人员关注。大型数据库数据文件对网络带宽要求高，持续时间长，传统C/S模式的服务消耗的带宽资源过多，且系统可扩展差；内容分发网络数据库调度CDN费用太贵而难以推广；IP组播数据调度技术可靠性差、拥塞严重。上述传统技术均在处理医疗海量数据中展现出局限性。

因此，针对相关技术中所存在的上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

为解决上述现有技术所存在的问题，本发明提出了一种查询数据的方法，包括：

以采集的数据库数据文件调度时间序列为基础，组成可调节稳定控制集合区；定义调度时间序列适应度值的方差和数据文件序列表达式；使用负载适应度度量值，选择数据库文件的最优调度时间序列。

优选地，所述方差mf为：

mf=1NPΣi=1NP(f(xi)-f(x)‾)2]]>

其中，NP为大型数据库数据文件调度时间序列规模大小，f(x_i)为第i个调度时间序列的适应度值，为平均适应度的值。

优选地，所述数据文件序列表达式表示为：

x_n+1＝μx_n(1-x_n)；

其中n＝1,2,3,...x∈[0,1]μ∈[0,4]。

优选地，所述选择最优调度时间序列进一步包括：

计算数据库服务器负载的总调度时间，即数据块大小与节点上行带宽的比值总和的最小值；

从中选择最优粒子作为个体最优解和群体最优解；

利用适应度值的方差和序列表达式更新粒子的速度和位置，并产生新一代群x(t+1)；

若相邻两次群的适应度方差小于预定阈值，则对群的最优位置向量p_g＝[p_g1,p_g2,…,p_gd]，将最优位置向量映射到Logistic的定义域上：

zi=pgi-aibi-ai;]]>

其中a_i和b_i分别为粒子位置在Logistic定义域上的最小值和最大值；