[发明专利]一种基于多哈希算法的电网图数据库存储方法

说明书

本发明公开了一种基于多哈希算法的电网图数据库存储方法，对图数据库中的频繁子图取图片段构成特征图，对所得特征图进行DFS编码存储到DFS前缀树；利用多重哈希算法把DFS编码转换成多重哈希编码存储到哈希表作为索引，通过搜索给定包含查询图特征的索引项，降低了产生候选集的规模大小，提高电网图数据库存储的灵活性和高效性，为电力系统提供了极大的便利。

技术领域

本发明涉及一种用于电网图管理领域的基于多哈希算法的电网图数据库存储方法。

背景技术

在电力信息系统中，网格设备形成巨大的网络拓扑。随着全球能源互联网的快速建设和深入发展，电网的网格结构和运行模式变得越来越复杂，电网设备呈现出快速增长、快速变化和多样化的新趋势，对于电网设备管理水平的要求也在不断提高。

随着云计算和大数据等计算机新技术的不断突破，一系列非关系型分布式NoSQL数据存储系统已开始取代某些应用中的关系数据库，以在特定应用中实现性能优势。图数据库是一个重要的NoSQL数据存储系统，它将内部存储的数据组织到属性映射的逻辑模型中，将属性值中关系数据库隐含的关系分离到实体之间的边属性上，并用拓扑操作替换传统的关系操作，从而大大提高嵌套查询执行效率。而电力系统具有复杂的网络拓扑结构，可以建模并存储在图数据库中，这与电力系统的拓扑属性更加一致，充分利用图数据库的拓扑计算能力，为电力系统提供了极大的便利。然而，目前图数据库在电力系统领域应用还需完善，其检索效率不高，检索得到的结果规模较大，对数据库中频繁子图的查询和分析服务功能有着更高的要求。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术的不足，提供一种基于多哈希算法的电网图数据库存储方法，避免了存储过程中的冲突，减少了候选集生成的规模，进而降低图查询的时耗，并实现了对索引的快速搜索。

实现上述目的的一种技术方案是：一种基于多哈希算法的电网图数据库存储方法，包括如下步骤，

步骤1：采用一个五元组(i,j,l_i,l_e,l_j)来表示标号图中连接两个顶点的边e＝(v_i,v_j)的DFS编码；进入步骤2；

步骤2：遵循该五元组中元素的先后顺序对DFS字典的优先级排序则；进入步骤3；

步骤3：任意选择图中一个顶点，确定初始节点，并由初始节点开始进行DFS搜索，形成DFS搜索树，重新选择另外一个顶点，递归操作，形成若干不同的DFS树；进入步骤4；

步骤4：针对DFS树对应的DFS编码按照DFS字典排序找出最小DFS编码，根据关联规则，由定义的支持度函数来计算边的支持度，排序后找出最小支持度(min_sup)，根据最小支持度来确定频繁图集，将此集合中的所有边加入到集合C中，C中的频繁边即为初始子图；进入步骤5；

步骤5：最右扩展各个初始子图，得到频繁子图。其中每一阶候选子图都是其父母节点的超图。再次计算扩展后的子图支持度，如果大于最小支持度则保存，否则删除；进入步骤6；

步骤6：通过确定频繁子图的区分能力来筛选子图进而得到特征图；进入步骤7；

步骤7：对所得特征图进行DFS编码，并通过多重哈希算法把DFS编码映射为多重哈希编码进行存储，建立索引；进入步骤8；

步骤8：在过滤过程中，如果查询图q是频繁的，则哈希编码可以直接快速定位，候选集可以快速过滤掉。如果q很少，则根据“包含逻辑”：如果q的子图f存在于特征集中，并且f属于特征集中的片段，则f的超图可以直接通过DFS前缀树找到，这必须是满足进入步骤9；

步骤9：通过比较查询片段和特征片段的哈希值，可以直接定位索引段和确定其候选集；进入步骤10；

步骤10：循环结束。