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基于Hadoop的中医药数据管理策略研究
目的 为解决传统方法采集、存储和处理海量中医药数据的低效问题,探索数据管理的新策略.方法 根据中医药数据的典型特征,设计基于Hadoop的分层管理架构,对串行数据挖掘算法进行MapReduce 化改进;部署单节点服务器和分布式集群,采用8组不同规模的数据集,进行数据采集实验和串并行算法实验.结果 数据传输时间在非分布式环境下通常超过3000 s,增幅较大,而在分布式集群下一般不超过300 s,增幅平缓;当数据规模超过一定范围后,与伪分布式和完全分布式下的并行算法比较,非分布式下串行算法的运行耗时急剧增加.结论 与传统单节点系统相比,基于Hadoop的中医药数据管理平台采集、存储及处理海量数据的效率明显提高,尤其适用于大规模非结构化或半结构化的中医药数据.
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中医药数据标准化现状及数据元研究
介绍了数据元的概念,卫生信息数据标准化研究、中医药信息标准化的进展及成果.分析中医药数据元存在的问题及其需要标准化的迫切性.讨论了中医药数据元的提取方法:通过扩展卫生领域公共数据元和从中医药数库系统中提取.
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中医药数据元提取规则与分类探讨
在已经颁布的卫生信息标准指导下，探索中医药数据元的提取规则，按中医药的业务领域将数据元一级类目分为7类：医疗类数据元、科研类数据元、保健类数据元、中药类数据元、管理类数据元、文献类数据元、其他类数据元，并制定类目设置规则和代码。
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基于NoSQL的中医药数据存储方法研究
针对传统关系型数据库在管理中医药数据时,存储和访问效率方面的瓶颈问题,提出了基于NoSQL的中医药数据存储方法.根据中医药数据的实际特征设计了基于MongoDB的管理系统架构.实验结果表明,提出的系统架构与传统关系型数据库相比,记录的增加、删除以及查询操作的执行时间明显降低,尤其是针对海量的非结构化、半结构化数据,其性能优势更加明显.
