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优质网站建设报价/百度合伙人答题兼职赚钱

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文章目录

    • 业务场景
    • 解决思路
    • 数据结构

业务场景

  • 我们目前在做信控平台,其中有一部分业务功能,需要基于一些计算好的交通指标
  • 以我们现在做的交通干线评价为例,在一条交通主干道上,对某一段路段做交通评价。这段干线经过某创新产业园区,包含七八个路口,为交通流量较大的干线
  • 把这条干线作为1个评价主体,假设它有相连的8个路口组成,8个路口间又形成了7个小路段
  • 在做干线评价时,要计算这条干线的数据指标,例如平均速度、旅行时间、交通流量、拥堵时间等
  • 数据来源有路口的雷达、卡口相机等,可以给出经过各个路口的车辆状态,从路口推断路段信息
  • 对于拥堵指数、拥堵里程等,无法通过已有数据计算的部分,借助互联网数据接口获取
  • 对于拥有8个路口的该干线,没法一下子计算出它的交通指标,要基于8个路口和7个路段去计算
  • 展示干线指标时,也要展示各个路段的指标,使用列表表格和折线图做展示,用以查看具体在哪个路段发生拥堵,产生了交通瓶颈
  • 交通干线数据,得到路口路段,数据展示时也要按照道路上实际的路口顺序在图表上展示
  • 假设只做15分钟一次的统计,该如何设置数据结构呢

解决思路

  • 这1条干线,由7个路段组成,先计算路段,再计算干线。15分钟统计一次,可以使用定时任务。
  • 雷达、卡口数据,实时存入ClickHouse数据库,会有实时过车轨迹数据,包含车牌、速度、车型等
  • 雷达也会周期性计算上报一些路口指标,如路口的流量、停车次数、平均延误、旅行时间等
  • 有车牌号,就可以根据路口过车数据,去匹配车牌,推算一些路段指标,如旅行时间、平均速度
  • 在设计交通干线实体类时,其中一个字段表示该路段的路口ids,按照道路实际顺序存储。展示需求要求,接口返回时,必须是和存储路口id顺序一致
  • 有了路口指标数据、路段指标数据、互联网接口数据,对7个路段进行加权计算,得到该条干线的交通指标
  • 考虑上以上需求和分析,决定使用嵌套数据结构,而ClickHouse的嵌套类型完美符合要求,既能嵌套,又保证有序,列表查询返回也很方便

数据结构

  • 最终数据结构如下,时间戳、干线id,加上干线指标,再加一个road_section_index数组
  • road_section_index数组存储该干线的所有路段的指标
  • 数组内是一个Tuple(使用Nested也是一样的),包括路段id和路段指标
  • 建表SQL(部分):
-- 干线指标表,包括干线指标和干线里各路段指标
-- radar.traffic_artery_index definition
DROP table if exists radar.traffic_artery_index;
CREATE TABLE radar.traffic_artery_index
(`time_stamp` DateTime COMMENT '时间戳',`traffic_artery_id` Int32 COMMENT '干线id',`traffic_flow` Int32 COMMENT '交通流量',`avg_speed` Float64 COMMENT '平均速度:单位:Km/h',`travel_time` Float64 COMMENT '行程时间:单位:s',`road_section_index` Array(Tuple(`road_section_id` Int32,`traffic_flow` Int32,`avg_speed` Float64,`travel_time` Float64))
)ENGINE = MergeTreePARTITION BY toYYYYMM(time_stamp)PRIMARY KEY time_stampORDER BY time_stampSETTINGS max_suspicious_broken_parts = 1000;
  • 创建表成功后,就可以插入数据了,查询也比较方便,可以使用 arry join
  • 对数组和嵌套类型不熟悉的,可以参考我这篇博客clickhouse的嵌套数据结构Tuple、Array与Nested类型介绍和使用示例,就不细讲了
http://www.jmfq.cn/news/5264407.html

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