杨美钰 付玉涛

摘要：随着大数据的发展，对数据存储、数据查询响应时间的要求越来越高，MPP数据库（大规模并行处理数据库）、全文数据库、图数据库等成为大数据应用所需产品。本文针对国产全文数据库提出一套从全文数据库功能、接口、可管理性、可靠性、可扩展性和性能进行客观评价的测评指标及其测试方法，为选用国产化全文数据库提供一套依据，为指导产品的研发和性能的不断改进提供指导意义。

关键词：大数据;国产化;全文数据库;测评指标

引言

随着当前对数据挖掘、数据分析的需求越来越大，对数据规模、数据查询响应速度等的要求越来越高。从数据结构来看，数据主要分为结构化数据和非结构化数据，本文主要针对非结构化数据的存储与检索进行研究。对于非结构数据的检索，基于Hbase[1]的设计，比较占空间，硬件配置要求比较高，且在ID超过200之后，查询性能直线下降，很难符合线上的要求。ElasticSearch[2]（以下简称ES）基于Lunce，优点是搜索速度快，方便建立索引。本文针对基于ES设计的全文数据库进行研究。

当涉及到选购全文数据库时，对其功能、接口、可管理性、可靠性、可扩展性、性能的客观评价还缺少相应的依据。因此，建立一种合理、适用性强的全文数据库测评指标及其测试方法意义重大，帮助用户评估和选型全文数据库的同时，对产品性能的不断改进有着重要的意义。本文依据全文数据库的特点，提出了一套关于国产全文数据库功能、接口、可管理性、可靠性、可扩展性、性能的测评指标，为广大用户选用和评价国产全文数据库提供方法。

一、全文数据库简介

（一）数据、检索的分类

我们生活中的数据总体分为两种：结构化数据 和非结构化数据。

结构化数据： 指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等;非结构化数据： 指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等。

按照数据的分类，搜索也分为两种：对结构化数据的搜索 ：如对数据库的搜索，用SQL语句。再如对元数据的搜索，如利用windows搜索对文件名，类型，修改时间进行搜索等。对非结构化数据的搜索：如利用windows的搜索也可以搜索文件内容，如用Google和百度可以搜索大量内容数据。

（二） ES简介

1 ES架构及与传统数据库的区别

ES是一款分布式全文检索框架，底层基于Lucene实现，其架构如图1所示。

ES与传统数据的区别主要有：

1）结构名称不同：一个ES集群可以包含多个索引，每个索引又包含了很多类型，类型中包含了很多文档，每个文档使用JSON 式存储数据，包含了很多字段。

2）ES采用分布式搜索，传统数据库进行遍历式搜索。

3）ES采用倒排索引，传统数据库采用B+树索引。

2 ES基本概念

集群：指的是一个或者多个节点（服务器）的集合，这些节点会一起保存数据，并且会在所有的节点上提供联合索引和搜索的功能。一个集群通常会被一个名字所标示，必须说明的是，确保不要在不同的环境中使用相同的集群名称。否则节点可能会加入错误的集群。

节点：指的是一个集群中的单个机器，它存储数据、并且参与集群的索引和搜索功能，实际上就像一个集群。一个节点也是被一个名字所标示，其默认的名称是在节点启动时候的分配给他的唯一标示符（UUID）。一个节点可以通过一个集群名加入某一个集群。默认情况下，每一个节点都会加入名为ES的集群中。

索引：指的是一系列文档的集合，这些文档有着共同的特性和特征。

类型：在索引中，可以定义一种或者多种类型。一般而言，一种类型定义是为了给一个拥有共同的元素的集合。

文档：可以被索引的基本单元。例如，你可以拥有一个针对单个消费者的文档，另一个用于单个订单信息的文档。该文档以JSON（JavaScript Object Notation）表示，JOSN是一种无处不在的互联网数据的交换格式。

分片&副本：一个索引中可能存放非常多的数据，这些数据甚至有可能超越一个单节点机器的资源限制。例如一个索引中如果有十亿个文档的话将会占用多达1Tb的空间，而这些是无法从单个节点提供搜索请求的，因为这将十分缓慢。想要解決这个问题，ES提供了可以将你的索引分片的能力，这些分片成为切片。每当你创建一个索引的时候，你可以十分轻松的制定这个索引的分片个数。每个分片就是一个功能完整且独立的索引，当然，他们可以分布在集群的任意一个节点上。

二、 测评指标及方法

（一） 测试指标

2017年9月至2018年1月，项目组对阿里云、浪潮、拓尔思、星环科技等国内7个厂商的全文数据库进行了测试，并对数据库的业务应用进行了进一步的分析，为更加规范地开展未来全文数据库测试及符合性评价，依据GB/T16260《软件工程产品质量》和GB/T20273《信息安全技术数据库管理系统安全技术要求》，结合全文数据库自身的特点，制定了全文数据库产品的功能、接口、可管理性、可靠性、可扩展性、性能的测评指标体系，如图3所示。在实际测评工作中，用户可根据实际使用情况合理裁剪，以满足产品测试的个性化要求。

（1）功能指标：主要评价全文数据库应具有的基本功能。指标包括支持对二维表的管理，类SQL的查询语法，支持相关度排序，词库可配置，地理位置检索功能，支持时间、IP、数值、全文、地理经纬度、二进制等数据类型，支持算术、关系、逻辑等操作符类型，支持等值和区间两种分区计算，支持SQL方式进行表的管理、数据查询、二进制检索。

（2）接口指标：评价全文数据库的接口支持情况。指标包括支持SQL检索语法、支持Java和C加载接口、提供Shell交互接口。

（3）可管理性指标：评价全文数据库的基本管理能力。指标包括索引/表管理、用户权限管理、集群状态监控。

（4）可靠性指标：评价全文数据库是否支持副本策略，且不存在单点故障。

（5）可扩展性指标：评价全文数据库线性扩展的能力。

（6）性能指标：主要评价全文数据库的业务性能。指标包括数据加载、热数据查询、并发查询。

（二）功能、接口、可管理性、可靠性、可扩展性测试方法

对于功能、接口、可管理性、可靠性、可扩展性的测试指标的测试，测试方法及流程可概括为三方面：

（1）生成数据阶段：用于全文数据库功能、接口、可管理性、可靠性、可扩展性测试的数据准备;

（2）生成测试语句阶段：用于功能、接口、可管理性、可靠性、可扩展性测试;

（3）输出结果及分析：查看输出结果与预期结果的符合性。

（三） 性能测试方法

1 测试数据设计

测试数据采用通讯邮件数据，以.json文件进行存储，包括了14个常用业务字段类型，具体见表1所示。

2 数据加载测试方法

数据加载测试方法同样可归纳为三个方面：

（1）生成数据：根据设计的场景，搭建数据生成环境并生成200亿条数据;

（2）数据记载：执行数据加载语句，直至索引建立完毕;

（3）记录数据加载速率并核实入库数据量。

3 热数据查询、并发查询测试方法

（一）热数据查询

a.精确查询：基于入库的邮件数据，分别对字符串、IP类型、数值三种类型的数据进行精确查询;

b.全文查询：基于入库的邮件数据，分别对关键字、通配符、短语进行查询;

c.相关度查询：基于入库的邮件数据，进行相关度查询;

d.多个关键词查询;

e.聚合函数查询;

f.表达式查询;

（二）并发查询

准备查询语句执行并发查询，查看结果返回时间，例如：

Select * from d6 where subject=full_text（"经理"） limit 1000

三、结束语

本文从全文数据库的应用出发角度，提出了一套对其功能、接口、可管理性、可靠性、可扩展性、性能的客观评价的依据和测试方法，并针对数据加载、热数据查询、并发查询进行了测试，验证了测试方法的可行性。实际测评工作中，用户可根据实际使用情况合理裁剪，以满足产品测试的个性化要求。随着全文数据库应用的越来越广泛，还需在今后的大量实验和总结的基础上对性能测试做进一步的研究。

参考文献：

[1] 陈栋波，高跃明.基于HBase的海量文件的检索方案研究，设计研究与应用，2016

[2] 杨丽萍，张希翔，孟椿智，谢瑞浩.基于Elasticsearch的大数据搜索引擎在电力企业的应用研究，数字技术与应用，2017

作者简介：

杨美钰（1985-），女，山西运城人，桂林電子科技大学硕士，工程师。从事军用软件试验鉴定与研究工作。

付玉涛（1982-），女，山东聊城人，北京邮电大学硕士，工程师。从事军用软件试验鉴定与研究工作。