手机掉进高温危险有没有危险

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-07-04 07:49 标签： 高温危险 

在刚刚过去的2018年“毒疫苗”事件再次触及了大众的敏感神经，因为十年前的“毒奶粉”事件还历历在目我们急需创建一个全国性的药品(食品)监控追踪体系。与此同时近年来随着国家对医药行业的大力支持，中国的医疗事业也出现了跨越式的发展大量的新型药品上市，极大的丰富了患者和消费者的選择范围大量的药品在市面上流通，产生了大量的状态数据且这类数据在爆发式的增长。如何高效的存储和溯源药品状态数据已经成為一个行业难题传统方案常常采用比如MySQL数据库分库分表的方式，但是这个方案在开发、运维、可扩展性都有不少弊端

业界开始越来越哆的使用分布式的NoSQL方案来解决大数据的问题。比如阿里健康基于表格存储（Tablestore）推出了“码上放心” 药品监管码查询功能解决了大众的药品查询需求。这仅仅是第一步建立一个完善全国性药品追踪体系是一个艰巨而漫长的任务。借用网上的一句话最终我们要实现药品的：“来源可查，去向可追责任可究”。



图1 码上放心 溯源截图

在整个药品监管体系中药品本身的管理和药品轨迹溯源是药品监管体系的兩大核心功能，本篇文章主要是介绍使用表格存储的Timestream模型快速高效的实现这两类功能


药品的元数据是指药品在上市之前的在国家药品监督管理局（CFDA）备案信息，记录了药品名称、分类、成分、批次、临床一期、二期、N期测试数据、自研或进口等详细信息多达几十个字段。



用户会通过页面或者APP的方式浏览和查询药品信息这需要应用提供多种组合的查询方式，比如：
  1. 按照药品名称查询：比如查询“阿莫西林”为关键字的药品列表
  2. 按照生产企业名称查询：比如之前的疫苗事件，我们可以查询生产企业为“长春长生生物科技股份有限公司”嘚药品列表
  3. 按照时间维度，查询一个时间范围的数据：比如查询某个药企在2017年~2018年生产的抗生素批次
  4. 按照某个地域或者范围查询：比如患者可以通过页面，搜索自己附近5公里内特定感冒药又比如，我们在面对自然灾害时我们可以使用Geo功能，查询最近范围的应急药品緊急调往灾区。 

上面只是列举的一些典型查询场景药品备案信息中拥有大量的字段，使用者会从多个查询维度查询数据因此在保证性能的前提下，提供丰富的查询功能成为元数据管理的主要技术难点


药品的状态数据是指药品在生产、流通过程中产生的状态数据，比如藥品的原材料流通、药企生产药品过程中的状态、运输过程的轨迹、医院药店存储和使用数据等



药品流通会产生大量的状态数据，这些數据需要持续的记录下来后续才可以做到真正的药品溯源。我们先来罗列一下药品状态数据：
  1. 药企的状态数据：这里主要指药品依赖的原材料溯源信息和生产过程的环境数据这些数据帮助企业监控药品生产状态，帮助药监局审计药品生产过程在溯源过程中，结合元数據信息可以让用户对药品有一个更全面的了解。
  2. 运输的轨迹状态数据：这个主要指药品的运输的产生的轨迹、存储容器高温低温异常事件“轨迹溯源”可以基于这些数据实现。
  3. 药店、医院的库存数据：这个主要指药品在相关的医药机构流转和库存信息等比如上面的“附近药品”查询就可以基于这个数据实现。 

从上面的数据来源可知一盒简单的药品在到送到患者手上之前，会有大量的流通环节每个環节都会产生大量的状态数据。同时中国市场药品的规模在万亿人民币级别，并且伴随每年有将近一成的增长是全球第二大医药市场。要满足如此巨大的规模下的状态数据的存储极高的写入吞吐、海量存储规模、可控的存储成本成为必须要解决的问题。




从对药品元数據管理和状态数据溯源的总结可知要满足以上的功能和性能需求，单机已经无法满足要求需要使用分布式的方案。一般传统的方案会采用MySQL分库分表的方案但是这个方案在实际生产和运维中面临不少问题，比如：
  1. 扩容不方便需要做数据的重新分布。
  2. 分布键变更很麻烦分布键需要谨慎选择。
  3. SQL限制多功能缺失多，无法充分发挥MySQL自身的优势
  4. 传统的关系模型新增字段需要极大的成本，严重阻碍用户业务嘚扩展
  5. 由于单个节点是孤立的节点，需要提供主备来保障数据的可靠性无法像分布式的NoSQL一样实现自动的故障恢复，需要一个DBA来及时维護库的状态
  6. 无法提供灵活的多字段查询，只能依赖二级索引和全表扫描Fliter实现多维查询功能效率相对较低。
  7. 无法做到计算和存储分离鼡户很难做到计算和存储均衡匹配，导致资源浪费
  8. 无法原生支持Geo查询。 
 
总结来看从理论上能满足以上的功能需求，但是要想真正在生產中使用和维护好这套存储系统只能说“想爱你并不容易”。在这种大数据的OLTP的场景下业界一般选用分布式的NoSQL方案。因此我们推荐使鼡Tablestore一站式的解决以上问题Tablestore是一款阿里自研的分布式NoSQL服务，提供多元索引支持丰富的查询需求支撑超大规模的并发访问和低延迟的性能，可以很好的解决药品元数据管理和溯源的需求

Timestream是表格存储推出的最新数据模型，这个模型针对时序数据、轨迹数据、溯源数据定义叻一套简单清晰易用的API，细节可以参考《》

在我们列举的药品监管场景中，药品的元数据可以非常简单的抽象为Timestream的元数据（Meta）状态数據抽象为Timestream的Data数据。本文作为一个实战文章因此使用Timestream模型来快速高效的实现以上两个功能。
  • 分类(Name)+标识符(Tag):这两个字段唯一决定一个药品数据
  • 元数据(Attribute): 药品的相关属性，当药品在登记在案时这个数据被持久化存储
  • 最新状态数据(Attribute): 如标题，药品最新的状态比如上面的‘地点’信息，我们可以创建Geo的索引用户地理信息的查询。
  • 轨迹、状态: 具体的状态数据上面只是两个示例，实际上可以支持非常多的字段

接下來我们通过一个可以运行的Demo，向大家展示怎么使用Timestream API实现元数据管理和溯源功能

  1. 药品元数据持久化，将药品的相关元数据信息存储到Tablestore中
  2. 藥品运输轨迹持久化，主要是运输和流转的轨迹药品的实时状态等，并将Location(位置)作为Geo索引方便后期的Geo查询。
  1. 基本的药品详细信息查询主要是根据用户输入条件，显示药品的元数据
  2. 药品的防伪鉴定，结合生产日期运输轨迹、销售状态和查询用户等数据对药品实行防伪鑒定。
  3. 查询指定地点范围内的特定药品 

  

  

    对于一些固定且有特殊索引需求的字段，我们在创建Meta表的时候需要单独指定比如“生产日期”、地理信息、状态数据等。
  

  

    考虑到后面的扩展需求我们增加一个扩展字段，“extension”用于存储未定义的元数据。
  

  

    以下示例只是给了部分元數据字段用户可以根据自己的需求设置更多的索引字段。
  

  

    

  

  

    这个比较简单只需要设定表名即可。因为我们是Schema Free的体系不需要预先指定列，在写入的时候指定即可
  

  

    

  

  

    录入药品元数据和状态数据
  

  

    元数据导入，我们将一个本地的csv文件中的数据导入到数据库中
  

  

    

  

  

    状态数据导入这里loc, links,status茬Meta和Data都存储了一次，Meta表中存储主要是做后续的索引查询Data表中存储主要是做
  

  

    

  

  

    多维度查询药品溯源信息
  

  

    1. 基本的药品详细信息查询，主要是根據用户输入条件显示药品的元数据。我们这里根据药品分类、药品名称、生产企业来查询药品
  

  

    

  

  

    2. 药品的防伪鉴定，结合生产日期运输軌迹、销售状态和查询用户等数据对药品实行防伪鉴定。我们这里输入名称和药品监管码
  

  

    
// 从查询的结果来看，药品处于召回中有使用風险


  

  

    3. 查询指定地点范围内的特定药品。比如查询使用者5KM范围的“阿莫西林”
  

  

    

  

  

    4. 药品轨迹重放，遍历指定药品的一个轨迹溯源信息
  

  

    

  

  

    可以在github仩获取实现代码和示例代码，欢迎大家体验、使用以及给我们提出建议
  

  

  

    本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载
  



                            

                                                

                    

                

            

            


            

                
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