*预警预测* 基于互联网搜索引擎的传染病监测 预警研究进展 黄思超1，刘魁2，蒋健敏2 摘要： 传染病监测预警是传染病防控工作的重要技术手段，互联网的快速发展与搜索引擎的普及应用为传染病的监测提供了 新的思路和方法。 本研究重点阐述了国内外研究者利用搜索引擎开展传染病监测预警的研究进展，为现有传染病监测预警系统 的完善和补充提供参考。 关键词： 传染病监测预警；搜索引擎；大数据；流行病学 余年来我国的传染病监 测系统得到了快速发展，但仍存在一些不足，如监 测方法比较单一等［1］。随着互联网技术的飞速发 展，互联网搜索引擎的使用日益普及，产生大量的 电子数据，为传染病的监测预警提供了新的思路和 手段，该文基于国内外互联网搜索引擎的传染病监 测预警研究进展综述如下。 1 国内外主流搜索引擎发展 中国互联网络信息中心发布的第 36 次《中国 互联网络发展状况统计报告》显示：截至 2016 年 6 70%，中国手机网民规模达 6.56 亿。我国搜索引 擎用户规模达 5.93 亿，手机搜索用户数达 5.24 亿。 网络搜索引擎可以帮助用户快速获取需要查阅的 信息，是第二大互联网应用。这从一个侧面反映出 搜索引擎对疾病监测的巨大潜力［2］。 国内外搜索引擎的种类多样，常用的有以下几 种。谷歌：是互联网公司谷歌的主要产品，被公认为 全球最大的搜索引擎。曾有媒体报道谷歌每天提供 超过 30 亿次查询服务。百度：于

如何动态增加字段？ 架构如何跟随业务迭代 ? 技术栈复杂 多产品组合 多条数据链路 存储碎片化 产品数据冗余 Lindorm SQL( 兼容 MySQL 协议 ) 宽表：点查 + 搜索 列存索引 推理 分析 BLOB 向量化 非结构化数据存储 ( 文本、文档、图片、图像等 ) — 一 向量引擎 A P S A R A 云 栖 大 会 Lindorm 一站式车联网数据平台 多模态 Prometheus ElasticSearch 流 引 擎 (CEP+UDF) 故障预警 模型训练 电池分析 报表分析 数据标注 详单查询 车联网应用 OpenTSDB HBase 倒排索引 列存：分析 批量 写入 实时 写入 SQL 动态列 稀疏表 行级 TTL column5 …… column100 倒排索引 ( 标量 + 全文 ) 向量索引 CREATE SEARCH INDEX idx1 ON DemoTable( VehicleID, vector_column(type=vector) ) 搜索引擎 向量引擎 A P S A R A 云

.........................................41 2.5 基于云方案的交管数据查询索引与查询优化技术.........................................41 2.5.1 基于分布式数据库的交管数据查询索引处理方案..................................41 2.6 交管数据处理集群的可靠性与负载均衡设计 能够对千亿级的海量上报交通监控数据进行上报处理。 海量原始数据实时入库、生成索引 能够对流量超过 10000 条/m 的全量原始交通监控数据流进行实时处理。 海量数据存储、计算 能够存储千亿级别的数据， 并完成各种复杂业务应用计算。 千亿级数据秒级查询能力 云技术方案建议书 第 1 页 系统总体设计 高效索引算法，智能化调度任务系统，满足秒级查询速度。 秒级实时业务响应 高效实时 对的中间数据，将被存放在关系数据库中。关系数据库将采用 Sybase ASE 版 本。这些数据将通过结构化数据存储访问接口（如 JDBC）进行访问。 在存储构架上，若以存储 3 年的原始交管数据、报警信息数据和针对快速 查询建立的索引数据，在 10000 条/s 的交管数据流量下，将大约需要 512TB 的存储容量，按照每个存储节点 16TB 的存储容量，加上少量的冗余节点，将 需要 32 个存储节点。 （5）交管数据查询分析应用系统

解析数据判断key 对应的hash位置 Hash位置上是 否已有节点 申请索引节点 申请数据空间 程序报错释放资源 返回 失败 失败 修改hash数组上对 应位置的地址为新 申请的索引位 查找是否有相 同key值得数据 存在 有 有 无 成功 成功 定位到链表最后一 个索引节点，并修 改链表指针为新申 请的索引节点 拷贝数据，建立索 引节点与数据节点 的指针关系 结束 针 依次查找索引节点 对应的数据节点 有符合要求的 key值么 拷贝数据节点中的 数据并返回 结束 出错返回 有 有 无 无 图.14数据查找流程图 38 智慧交通综合大数据管控平台设计建设方案 获取需要删除的 key 计算hash节点位置 改节点位置是 否有指针 依次查找索引节点 对应的数据节点 有符合要求的 key值么 回收相应的索引节 点与数据节点，并 点与数据节点，并 修改索引链表 结束 失败返回 无 无 有 有 图.15数据删除流程图 iii. 通道内存管理 对于通道的内存一般分为以下几个种类，最大的一块为 hash 表， 存放着本通道的 hash 索引位，另外就是本通道的索引页链表与数据 39 智慧交通综合大数据管控平台设计建设方案 页链表以及空闲索引页链表，空闲数据页链表。其中空闲链表是正 常链表的子集，存在的目的只是为了在申请空闲空间的时候能更有

分布式 NewSQL 数据库 .........................................................33 2.4.3. 大规模搜索引擎 ......................................................................34 2.4.4. 实时流处理引擎 字段权限，包含表名、表描述信息、创建者、创建时间、所属库、表内字 段、表 内增删改查权限、删除表权限、字段名、字段描述信息、字段类型、用 户访问权 限等。 4. 数据检索组件元数据 指分析型数据库中数据检索引擎映射表的元数据。类似分析型数据库表级和 字段权限，包含表名、表描述信息、创建者、创建时间、所属库、表内字段、表 内增删改查权限、删除表权限、字段名、字段描述信息、字段类型、用户访问权 限等。 大规模搜索引擎 大规模搜索引擎产品是面向企业的综合搜索引擎，用来解决企业对海量数据 的检索和分析需求。分布式实时综合搜索引擎提供了完整的 SQL 语法支持，并 通 过优化数据搜索的执行过程，实现在 PB 数据量级上的秒级全文搜索。不仅 可以 用于数据搜索业务，还可以用于海量数据的统计分析业务场景。 大规模搜索引擎通常扮演两种角色： 一是作为分布式 NewSQL 数据库全文索引的底层实现。

数据表结构设计..................................................................................59 6.3 数据索引设计......................................................................................62 6.4 数据备份与恢复策略 入与预处理，确保数据的高效存储与管理。具体而言，系统将支持 结构化数据（如数据库）、半结构化数据（如 JSON、XML）以及 非结构化数据（如文本、图像、视频）的处理。数据处理模块将实 现数据清洗、去重、分类和索引化等功能，并为后续的智能分析提 供高质量的输入数据。 其次，项目将开发核心的深度搜索算法模块，基于机器学习和 自然语言处理技术，实现智能化的信息检索与推荐功能。该模块包 括但不限于以下功能： 的选择。其文档存储模型能够高效处理大规模的非结构化数据，适 合用于日志存储、用户行为数据记录等场景。MongoDB 的可扩展 性极佳，能够通过分片技术轻松应对数据量的增长，同时其灵活的 查询语言和索引机制为复杂数据查询提供了便利。 在具体实施中，我们可以采用以下数据存储策略：  核心业务数据：使用 PostgreSQL 进行存储，确保数据的完整 性和一致性。  日志和行为数据：使用 MongoDB

能力提升中心 区域临床路径、区域合 理用药、智能辅助诊断、 中医智能辅诊、… .. 周边业务系统 微服务集成平台 大数据中心 一体化接入平台 数据治理 健康档案全息视图 数据挖掘 … … 主索引管理 决策分析系统 县级医院 院内系统 基层医疗卫 生信息系统 医保系统 疾控、妇幼、血站 等系统 上级全民健康 信息平台 民政、公安等 横向系统 智能设备 … 标 准 规 范 体 微服务基础框架 临床服务 系统 院内信息系统 医疗管理 系统 运营管理系统 患者服务系统 …… 区域信息平 台 院外信息系统 医保、银行 …… 信息集成 基本信息库 EMPI 主索引 术语、字典注册及查询 科室、机构注册及查询 医疗卫生人员注册及查询 患者、个人注册及查询 主 数 据 管 理 门户集成（基于信息平台的应用） 互联网 + 医疗健康 临床辅助决策支持 医院运营决策 / 院区唯一 索引 •患者主索引管理：通过 建立患者唯一主索引（索 引机制：身份号、居民健 康卡等） •职工、科室主索引：建 立全院职工、科室统一编 码，实现唯一性管理 •历史数据清洗：对历史 患者信息进行主索引合并 •公共服务接口：实现患 者登记注册唯一身份标识 及数据分发 互联互通标准 2020 版： 3.1.5.1 平台具有的可视化功能 - 患者主索引管理 患者轨迹

......................................................................... - 8 - 1.7 PPT 图片/ 文字/ 微课索引........................................................................ - 8 - 1.8 微课评比........... 15 基于Flash 和HTML5 的直播和点播..................................................... - 35 - 4.3.16 生成图片索引和文字索引....................................................................... - 36 - 4.3.17 录制文件管理.... 文 字 / 微 课 索 引 支持的图像检测技术可通过索引帧迅速、准确的对文件进行定位，为录制 的视频文件生成和添加图片索引和文字索引， 满足用户快速搜索和点播的需求。 并可根据教师课件内容自动生成图片索引，点 击PPT 内容即可跳转到当叶PPT 内容的时间段。支持具有相应权限的用户，登陆到平台以后，可以对点播的视 频关键知识进行打点索引，在观看时，直接点击，视频会直接跳转到对应的时 间，

门中心系统关联，使应急指挥部、应急处置部门、应急保障队伍能够密切配合，联合行动，以快速的响应 速度，采集事件信息及资源调度情况、分析事件发展趋势，通过统一联动指挥，合作开展紧急救援。 预案启动：建立快速的应急预案内容索引， 根据不同的方法定制索引规则。 决策指导：提供应对突发公共事件的指导流 程和辅助决策方案。 评估调度：量化判定突发事件的危害程度， 并判断不同类别应急资源的支持能力，预先 对应急资源实施配置。 决策执行：根据突发事件情况，实施突发事 据服务的平台，并建立动态、高效的数据更新维护机制。平台对推动公安信息资源的有效整合和公安信息化的大数据空间分 析应用有着重要意义。 快速地址检索 建立多维索引结构，提供时空数据索引结构，对外提供地址要素的快速查询能力。 快速地址匹配 基于空间分布式数据索引，提供海量数据的并行搜索引擎，实现多个搜索引擎的协同检索，达到地址的快速匹配。 地址增值应用 构建完善的地址应用服务支撑体系、多样化的应用服务模式和完善的应用服务接口体系，提供可靠的地址增值应用服

节点压力，复杂依赖关系，访问 扩容 ) 。 基础服务接入层： 缓存：减轻数据库压力，提高手 机端并发 消息队列 : 将部分业务由同步转 换为异步模式，提高系统的响应 能力。 其中配置：提供统一的配置管理 搜索引擎：提高客户端的响应速 度 手机推送：提高服务的访问量和 并发能力以及服务器端的资源消 耗。 社区居民 社区民警 公安厅 服务对象 软负载均衡 硬负载均衡 CDN 网络接入 层 政府部门 集群服务 层 线索采集 案件受理 实名认证 轨迹回放 远程监控 短信服务 存储服务 查询服务 数据层 MYCAT 数据 库 内存数据库 基础服务 层接入 消息队列 缓存服务 手机推送服 务 搜索引擎 集中配置 文件系统 NOSQL 数据 库 业务应用层 技术优点： 网路接入层： NGINX+KEEPLIVE ，利用反向代 理和分发技术提高前端请求的访 问量， 服务中间层： DUBBO+zookeeper 软件服务层 （ SAAS ） SPRING MYBATIS JERSEY RESTFULL 平台服务层 （ PAAS ） 缓存 (CODIS) 日志采集 (FLUME) 消息队列 (KAFKA) 搜索引擎 (SOLR) 手机推送 (Netty,WEBSOCKED) 集中配置 (Zookeeper) 电子地图 (PGIS) 统计分析 (SPARK) 应用中间件（ DOCKER ， tomcat