A Distributed Storage Model for Healthcare Big Data Designed on HBase

机译：基于HBase设计的医疗大数据分布式存储模型

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With the explosive growth of healthcare data, traditional relational database management systems (RDBMS) are limited in scalability, storage of unstructured data, concurrency and cost. Thus we proposed a snowflake model based on HBase with a multi-table structure and three kinds of index tables for efficient assess of large-scale health records. A guideline for designing of index tables was proposed which covers the demands of most healthcare data processing applications. A benchmark test was carried out with six types of queries on a large dataset comprising 750 million records to compare the performance of the proposed model against the traditional tall-table model on HBase. We found that the snowflake model was more efficient than the tall-table model. The adoption of index tables could greatly improve the query speed and provided real-time queries for two models. In general, snowflake model could be used for managing large-scale healthcare data as an advantageous alternative.

机译：随着医疗保健数据的爆炸性增长，传统的关系数据库管理系统（RDBMS）在可伸缩性，非结构化数据的存储，并发性和成本方面受到了限制。因此，我们提出了一种基于HBase的雪花模型，该模型具有多表结构和三种索引表，可以有效地评估大型健康记录。提出了设计索引表的指南，该指南涵盖了大多数医疗保健数据处理应用程序的需求。在包含7.5亿条记录的大型数据集上对六种查询类型进行了基准测试，以比较建议的模型与HBase上传统的高表模型的性能。我们发现雪花模型比高桌子模型更有效。索引表的采用可以大大提高查询速度，并提供两种模型的实时查询。通常，雪花模型可以用作管理大规模医疗保健数据的一种替代方法。

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来源
《》|2018年|4101-4105|共5页
会议地点
作者
Lu Zhang; Qi Li; Ye Li; Yunpeng Cai;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Medical services; Indexes; Business; Data models; Big Data; Pins; Distributed databases;

机译：医疗服务;索引;业务;数据模型;大数据;针;分布式数据库;

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