CN1494301A - 一种通过数据信息关键域存储和读取数据信息的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种根据数据信息关键域存储数据信息的方法，使用这种方法时，预先在网络中建立并存储从根节点映射到叶子节点的由多级非叶子节点和一级叶子节点连接组成的散射树；根据散射树对数据信息关键域进行逐级散列运算，并根据逐级散列运算结果将数据信息映射到叶子节点；将数据信息存储到叶子节点对应的设备上。在上述存储数据信息的基础上，本发明还公开了一种相应地读取数据信息的方法，即根据散射树对数据信息关键域进行逐级散列运算；根据逐级散列运算结果将数据信息映射到叶子节点；从叶子节点对应的设备中读取对应于数据信息关键域的数据信息。使用本发明可以在数据信息关键域不包含设备编号信息的情况下，快速、准确地存储和读取数据信息，有利于个人号码的迁移携带。

Description

一种通过数据信息关键域存储和读取数据信息的方法

技术领域

本发明涉及数据信息存取技术，具体涉及一种通过数据信息关键域存储和读取数据信息的方法。

背景技术

在电信目益普及的今天，电信用户的数量也迅速增加。这些用户在申请其电信终端加入电信网络之后，网络需要将所有签约用户的相关信息放置在诸如位置寄存器等的网络设备上。当有电话呼叫时，网络根据呼叫的电话号码访问这些存储信息的设备，并从中提取和电话呼叫相关的信息，从而正确地接续该电话呼叫。当用户数量非常多时，这些用户的相关信息的数量将是一个十分庞大的数字。那么如何将这些大量的数据分别放置在不同的设备上进行管理，又怎样对这些储存在设备上的数据进行随机访问，则直接影响到整个电信系统的建设开发维护成本和运转的效率。

目前的解决办法一般是为诸如电信用户个人信息的每个数据进行编号，例如电话号码或手机号码，这个编号被称为该数据的关键域。要实现完全根据关键域来随机访问相关的数据，例如通过手机号码查询用户的签约信息等，在目前必须保证关键域中包含存储该关键域对应数据的设备的编号，也就是关键域对应的数据的归属服务器的编号，例如，目前手机号码中的第四位至第七位即是该手机号码的归属位置寄存器的编号。

目前由于用户在地理上的迁移十分普遍，因此和用户相关的数据也需要进行搬移，这样在数据搬移到迁移地新的设备之后，用户号码将不再对应原来申请号码时对应的设备，因此通过用户号码原来对应的设备不能获取用户的当前信息，从而迫使用户在迁移到外地后需要重新申请新的电话号码。而这将给用户带来很多的不便，用户需要将新的电话号码告诉所有需要联系的人，如果用户迁移频繁且需要联系的人很多，这将是难以忍受的。目前的移动电话可以实现漫游业务，但是在漫游地拨打或接收电话呼叫时，需要支付漫游费，给用户增加了经济上的负担。

如果在电信号码等数据的关键域中不包含设备编号，例如采用个人号码技术，那么就可以解决上述问题。无论是固定电话还是移动电话，在用户迁移到外地后，通过将个人信息从原有设备中迁移到新的设备中，然后在新的迁移地可以通过到新的设备获取数据信息而继续使用原有的个人号码，将给用户带来很大的方便。为了满足这种愿望，可以随机存储用户的个人信息并采用对所有设备进行遍历查询的方法来获取诸如用户实际电话号码的用户信息，但是这种遍历访问需要访问大量甚至所有的设备，其效率非常低。同时，也可以采用在网络中广播的方式来解决这个问题，但是这样会明显地增加设备之间的数据流量，对于设备很多的情况，这种大量增加的数据流量有可能引起网络瘫痪，从而使电信网络不能正常运转。因此，目前提出的这两种想法对于解决采用设备无关性编码存取数据信息的这一构想来说，都存在着致命的缺陷而难以实现。

发明内容

有鉴于此，本发明的一个目的是克服现有技术的不足，提供一种迅速方便地在设备上存储数据的方法。

本发明的另一个目的是提供一种迅速方便地获取数据信息的方法。

本发明的目的是通过如下的技术方案予以解决的：

一种根据数据信息关键域存储数据信息的方法，它包括如下步骤：

a.预先在网络中建立并存储从根节点映射到叶子节点的由多级非叶子节点和一级叶子节点连接组成的散射树，散射树是反映从数据信息关键域映射到网络中设备的逐级映射对照表，散射树中的非叶子节点至少包括子节点数量以及向子节点映射的散列运算方法信息；

b.根据散射树对数据信息的关键域进行逐级散列运算，并根据逐级散列运算结果将数据信息映射到相应叶子节点；

c.将数据信息存储到叶子节点对应的设备上。

在上述存储数据信息的方法中，散射树中各个非叶子节点包括的子节点数量和散列运算方法可以相同，也可以不同。

在上述存储数据信息的方法中，当一个设备中存储的数据信息的使用容量达到该设备的最大容量阈值时，可以对该设备进行扩容。

在上述存储数据信息的方法中，当数据信息需要搬移时，可以以叶子节点为单位将设备中该叶子节点对应的全部数据信息搬移到一个目的设备中，并在散射树中将该叶子节点对应的设备编号修改为目的设备编号。

在上述存储数据信息的方法中，当一个设备中存储的数据信息的使用容量达到该设备的最大容量阈值时，可以将该设备对应的一个叶子节点映射的全部数据信息搬移到其它具有相应存储空间的一个设备中。

在上述存储数据信息的方法中，当一个设备中存储的数据信息的使用容量达到该设备的最大容量阈值时，可以新建一个设备，并将达到容量阈值的设备中部分叶子节点所映射的全部数据信息搬移到新建的设备中。

在上述存储数据信息的方法中，当原有设备中存储的数据信息的使用容量达到该设备的最大容量阈值并且该原有设备只对应一个叶子节点时，可以通过散射树的生长方式将该叶子节点变成非叶子节点，并确定该节点的子节点数和散列运算方法，然后通过该散列运算方法，将该原有设备中的数据信息散射到该节点的各个子节点中，并将部分子节点所对应的数据分别搬移到包括新建设备的其它设备中，其他子节点对应的数据保留在原有设备中，在散射树中设置其他子节点对应的设备编号为该原有设备编号。

在上述存储数据信息的方法中，当大于1个的设备中存储的数据信息的使用容量分别低于设备的最小容量阈值时，将大于1个的设备中所有数据信息通过搬移方式合并到其中一个所述设备中。

在上述存储数据信息的方法中，当一个非叶子节点映射的所有数据信息容量小于另一个设备的剩余容量，将该非叶子节点映射的全部数据信息搬移到另一个设备中，在散射树中删除该非叶子节点下的所有叶子节点，使非叶子节点变成叶子节点，并使该节点指向另一个设备。

在上述存储数据信息的方法中，当一个非叶子节点对应的数据信息已经集中到该节点的某一个子节点中，取消该非叶子节点以及除该子节点之外的其他子节点，在散射树中将数据信息集中的子节点上移到非叶子节点的位置。

在上述存储数据信息的方法中，数据信息关键域可以不包括设备编号信息。

一种针对按照上述方法存储的数据信息的读取方法，它包括如下步骤：

a.根据散射树对数据信息关键域进行逐级散列运算；

b.根据逐级散列运算结果将数据信息映射到相应叶子节点；

c.从叶子节点对应的设备中读取对应于数据信息关键域的数据信息。

在上述读取数据信息的方法中，数据信息关键域可以不包括设备编号信息。

通过本发明的技术方案可以看出，由于预先给数据信息分配不包含设备编号的数据信息关键域并在网络中存储数据信息关键域与设备编号的逐级映射对照表，当需要存储某个数据信息时，对数据信息关键域进行散列运算，根据运算结果将数据信息存储到散列运算结果所映射的相应设备上。如果该设备没有足够的存储空间，则可以通过新建设备、数据信息搬移、对设备扩容等方法来解决。因此，使用本发明可以将数据信息快速方便地存储到某个设备中。当需要根据数据信息关键域读取数据信息时，通过存储的数据信息关键域和数据信息之间的对照表，即可根据散列运算结果通过表中的某一个分支快速地确定存储信息的设备，不再需要在网络中访问所有的设备，也不再需要在整个网络中对数据进行广播，这样就有效地解决了现有技术的缺点，使整个数据信息的存储和读取过程快速、方便、准确、有效。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的说明。

图1是根据本发明的散射树的示意图；

图2是根据本发明的一个简单散射树的示意图；

图3是图2的散射树的根节点分出子节点之后的示意图；

图4是图3的散射树基础上新建一个数据设备之后的示意图；

图5是将个人号码对应个人信息存储到数据设备过程的流程图；

图6是图1的散射树基础上进行数据信息搬移之后的示意图；

图7是图1的散射树基础上新建数据设备并进行数据信息搬移之后的示意图；

图8是图7的散射树基础上再次新建数据设备并进行数据信息搬移之后的示意图；

图9是图8的散射树基础上数据设备合并之后的示意图。

具体实施方式

在电信网络中，用个人信息归属服务器(PIHLR)存储用户的个人信息，该个人信息的关键域——个人号码中不包含PIHLR的编号。下面具体介绍怎样通过在个人信息的关键域中不包含PIHLR编号的情况下，迅速将用户个人信息分配到某一个PIHLR，以及在需要获取用户信息时，快速直接地定位到该个人号码相关的PIHLR地址并从中获取用户信息。

在电话网络建立之后，在市内电话网络通达的地区覆盖范围内建立PIHLR，用于存储该地区内所有用户的个人信息资料。设置个人号码和PIHLR编号的对照表，并存储在网络的交换机或其他网络设备中。由于个人号码和PIHLR编号之间的对应关系呈树状结构，因此称其为散射树。图1示出了一个散射树的结构。在图1中可以看出，该散射树的根节点和5个节点有直接对应关系，也就是在图中有实线直接连接。将散射树的根节点称为0级节点，它所包含的5个节点都称为1级节点。在这5个1级节点中，第3个1级节点和第4个1级节点又分别包含5个子节点和7个子节点，将这些包含在I级节点中的子节点称为2级节点。从图1中可以看到，所有的这些节点中，第1个1级节点、第2个1级节点和第5个1级节点以及所有2级节点都直接对应实际的网络设备，即PIHLR，将它们称为叶子节点，也就是图中用虚线和PIHLR连接的椭圆形节点，其中标注的数字表示它们对应的PIHLR的编号。在散射树中，只能有一个根节点，在根节点之下根据系统容量和用户数量可以有多个1级节点，同时，每个1级节点下面可以有多个2级节点，每个2级节点下面还可以有多个3级节点，依此类推。直接对应PIHLR设备的是叶子节点，其他节点都是非叶子节点。散射树的每个非叶子节点都包含该节点向下遍历的方法，也就是存储于网络设备中的个人号码与PIHLR编号的对照表中的该非叶子节点旁，都标注了从该节点如何向下定位其子节点的方法，这种方法包括该节点下的分组数以及所适用的散列运算方法等信息。

图1是一个已经基本成型的散射树示意图。而在网络建立之初，用户数量还比较少的时候，可能只有一个PIHLR，而散射树也只有一个根节点，没有子节点，根节点直接对应PIHLR，这种情况如图2所示。在图2中可以看出，根节点就是叶子节点，所有用户的个人信息直接通过根节点映射到PIHLR1。此时，由于根节点不包含子节点，因此它也不包含分组信息和散列运算信息。如果在电信网络中要增加一个用户个人信息，直接将该个人号码通过根节点映射到PIHLR1，并将该个人号码对应的个人信息存储到PIHLR1即可。

如果由于用户数量增多，PIHLR1所储存的用户信息量已经达到它目前的最大储存容量或者预先设置的容量上限阈值，例如最大储存容量的80％。那么新增的用户信息将不能再插入到PIHLR1中。在这种情况下，可以首先考虑对PIHLR1进行扩容。也就是说，如果PIHLR1目前的可以使用的容量尚未达到其最大设计容量时，可以通过增加诸如数据板等存储体的办法对其进行扩容。这样，就可以在原有PIHLR1中继续存储新增的用户个人信息。

如果原有PIHLR已经达到最大设计容量，不能通过扩容的办法存储新的个人信息，那么就需要增加新的PIHLR了。首先，新增一个PIHLR，称其为PIHLR2。由于PIHLR1对应的叶子节点只有一个根节点，此时，需要根据该PIHLR1中用户号码分布特征，选择合适分组数G和散列运算方法，将PIHLR1中的个人号码分组映射到G个分组中。用每个分组创建一个节点，分别为Node1～NodeG，并将这G个节点作为根节点的子节点。将G个节点分成1～m和m+1～G两组，让第一组1～m个节点对应原来的PIHLR1，让第二组m+1～G个节点对应新增加的PIHLR2，并将原来PIHLR1中m+1～G分组中的个人号码对应信息转移到新增的PIHLR2中。

在这个例子中，分组数G是5，也就是将根节点下面分为5个1级节点，它们都指向PIHLR1，如图3所示。这里的散列运算方法是公知技术，在实际操作中可以根据具体情况针对某一个节点采用一种具体的散列运算方法，不同节点的散列运算方法可以不同。在这里可以举一个简单的例子，例如个人号码由6位数字组成，将个人号码的前3位号码除以5取余数，根据余数将个人号码分别映射到不同的1级节点中。例如，余数是0则映射到第1个1级节点，余数是1则映射到第2个1级节点，余数是2则映射到第3个1级节点，依此类推。这样，就将原来都对应根节点的所有个人号码分别映射到不同的1级节点之中。

在这个例子中，m取3，这样就是第1个、第2个和第3个1级节点依然对应PIHLR1，而其余2个1级节点则对应PIHLR2。同时将映射到其余2个1级节点的个人号码相应的个人信息从PIHLR1搬移到PIHLR2中，之后的散射树结构如图4所示。

上面通过一个简单的例子介绍了PIHLR扩容、新建和PIHLR中数据的搬移。为了不失一般性，下面针对图1的散射树对本发明的技术方案进行更全面和系统的叙述。

在图1中，根据根节点包含的散列运算方法，例如是将个人号码的前3位号码除以5取余数，然后根据余数的不同将个人号码分别映射到不同的1级节点。如果某一个1级节点所对应的个人号码较多，例如由于外地迁移到本地的个人号码集中在这一个号码段中，那么可以在该1级节点之下再根据前述新建PIHLR中讲述的节点分组方法分为不同个数的2级节点。这些2级节点分别对应不同的PIHLR。

如图5所示，在目前的散射树的基础上，如果新增一个个人号码，需要将其个人信息分配并存储到某一个PIHLR中，则首先执行步骤501，即通过散列运算将个人号码映射到某一个叶子节点。具体地说，就是将个人号码根据根节点的散列运算方法进行计算，根据计算结果将其映射到某一个1级节点。如果该1级节点直接对应某一个PIHLR，也就是说该1级节点是叶子节点，则将对应个人信息直接映射到该PIHLR。如果该1级节点不是叶子节点，则根据该1级节点所包含的散列运算方法继续进行散列运算，将该个人号码映射到该1级节点下的某一个2级节点，如果该2级节点是叶子节点，则将个人信息映射到该2级节点对应的PIHLR中。如果该2级节点还不是叶子节点，则根据该2级节点所包含的散列运算方法继续进行散列运算，将该个人号码映射到该2级节点下的某一个3级节点。这个过程持续进行，直到将该个人号码映射到散射树的某一个叶子节点为止。

然后，系统判断该叶子节点对应的PIHLR容量是否已满，如果该PIHLR还可以存储信息，即执行步骤510，将个人号码对应的个人信息存储到该叶子节点对应的PIHLR中。

如果该PIHLR已经达到最大容量或者预先设置的容量上限阈值，例如最大容量的80％，而不能再将个人信息插入到该PIHLR中，那么可以考虑对PIHLR中的数据进行搬移，即执行步骤503，判断该PIHLR中的数据是否可以搬移，也就是判断其他PIHLR是否有足够容量容纳一部分数据。如果可以通过数据搬移来存储新的个人信息，则执行步骤504和505，通过前述数据搬移的方法对相应的PIHLR中的数据进行搬移，并修改相关节点对应的PIHLR编号。然后执行步骤510。

例如，参照在图1的散射树基础上进行数据信息搬移之后而形成的图6，图1中的第3个1级节点下的第4个2级节点原来对应到PIHLR2。如果PIHLR2的容量已经不允许再进行存储数据的操作，即可查找哪些叶子节点对应了PIHLR2，并计算出PIHLR2对应的每个节点映射的个人号码数量，然后查找其余各个PIHLR的剩余容量，将其余PIHLR的剩余容量和上述PIHLR2对应的每个节点映射的个人号码数量进行比较，从其余PIHLR中确定一个合适的PIHLR，使其剩余容量可以容纳以上某个合适的2级节点映射的全部个人号码对应信息，例如发现PIHLR3可以容纳第3个1级节点下第4个2级节点的所有信息。然后，将第3个1级节点下的第4个2级节点映射的个人号码的相应信息从原来的PIHLR2搬移到PIHLR3，同时在映射表中将该节点对应的PIHLR更改为PIHLR3。经过上述数据搬移之后的散射树结构如图6所示。如果新增的个人号码通过散列运算映射到第3个1级节点下的第4个2级节点，则将相应个人信息存储到PIHLR3。如果新增的个人号码通过散列运算映射到第3个1级节点下的其余节点，则将相应个人信息依然存储到PIHLR2。

如果在步骤503中判断所有的PIHLR的容量都已经接近饱和，而不宜采用数据搬移的方法插入新增数据，则执行步骤506，考虑通过前述扩容方法对某些PIHLR进行扩容。这样可以增加系统的总容量，从而使新增数据可以存储到某一个PIHLR之中。如果可以对PIHLR扩容，则执行步骤507，按照前述扩容方法对相应PIHLR进行扩容。然后再执行步骤510。

如果在步骤506中判断PIHLR已经接近设计容量的上限值而不能扩容，则执行步骤508，即新建PIHLR，然后在步骤509中，将原有PIHLR内的数据搬移到新建的PIHLR中，然后执行步骤510，将个人号码对应个人信息插入到相应的PIHLR中。

参照在图1的散射树基础上新建数据设备并进行数据信息搬移之后形成的图7。例如，图1中的第5个1级节点对应的PIHLR5容量已经达到设计容量的阈值，并且不能通过数据搬移和对PIHLR扩容来存储新增数据，那么就需要增加新的PIHLR了。首先，新增一个PIHLR，在这个例子中称其为PIHLR6。然后查找哪些叶子节点对应了PIHLR5，可以发现对应PIHLR5的叶子节点包括第5个1级节点、第4个1级节点下的第6个和第7个2级节点。计算这三个叶子节点映射的个人号码数量，将映射用户数量最多的那个叶子节点所对应的用户信息全部搬移到新建的PIHLR6中，例如是第5个1级节点映射的个人号码数量最多，则将其对应的用户信息全部搬移到PIHLR6中，并使该节点指向PIHLR6，其结果如图7所示。

参照在图7的散射树基础上再次新建数据设备并进行数据信息搬移之后形成的图8。如果达到设计容量阈值的PIHLR对应的叶子节点只有一个，例如图7中的PIHLR6只对应于第5个1级节点，而PIHLR6不能再存储新的数据，此时，需要新建一个PIHLR7，根据PIHLR6中的用户号码分布特征，选择合适的分组数G和散列运算方法，将PIHLR6中的个人号码散射到G个分组中。用每个分组创建一个节点，分别为Node1～NodeG，并将这G个节点作为第5个1级节点的子节点。将这G个2级节点分成1～m和m+1～G两组，让第一组1～m个节点对应原来的PIHLR6，让第二组m+1～G个节点对应新增加的PIHLR7，并将原来PIHLR6中m+1～G分组中的个人号码对应信息转移到新增的PIHLR7中。在这个例子中，取m为1，G为3，散列运算方法采用个人号码的第4位至第6位组成的数除以3取余数。这样，在第5个1级节点下，第1个2级节点依然对应PIHLR6，而其余2个2级节点则对应PIHLR7。同时将映射到第2个和第3个2级节点的个人号码相应的个人信息从PIHLR6搬移到PIHLR7中，之后的散射树络构如图8所示。个人号码对应的个人信息即可存储到相应的PIHLR中。

上面讲述了如何通过散射树将个人号码对应的信息插入到实际的PIHLR中。下面讲述对于已经成型的散射树的结构可以进行的某些优化，以提高数据信息存储和读取的效率。

在散射树中，如果某几个PIHLR的用户数量非常少，例如其现有信息存储数量低于实际容量的20％，就可以考虑对PIHLR进行合并。参照在图8的散射树基础上数据设备合并之后形成的图9。例如，由于用户的迁移或者退出该网络服务等原因，图8中的PIHLR1和PIHLR2中的节点所映射的用户容量都接近容量下限阈值，则将PIHLR2中的个人用户信息全部转移到PIHLR1中，同时，将散射树中PIHLR2对应的那些节点所对应的个人信息归属服务器编号，全部改为PIHLR1。这种合并后的散射树如图9所示。

当一个节点下只有一个子节点为非空时，也就是其他子节点下所有叶子节点映射的用户数为零，则将只包含一个非空子节点的该节点删除，并将其唯一的非空子节点上移一级，例如从2级节点上移为1级节点。

当一个节点下的所有子节点都是叶子节点，且都指向同一个PIHLR时，则可以将该节点更改为叶子节点，并使其指向PIHLR，同时，删除原来该节点下的所有子节点。

当一个节点不是叶子节点，其映射数为S，且存在一个PIHLR，该PIHLR的现有用户数加上S后，仍然没有达到该PIHLR的容量上限阈值，则可以将该节点映射的用户全部搬移到该PIHLR下，而后将该节点下的所有叶子节点全部删除，使该节点变成叶子节点，并使该节点指向该PIHLR。

对于上述PIHLR的搬移、新建和合并都将改变散射树的结构，因此，需要将这些修改广播到网络内的相应交换机。

这样，根据个人号码，通过散列运算逐级映射散射树的节点，直到映射到叶子节点，从叶子节点获取PIHLR地址，这样即可将用户个人信息存储到该PIHLR。在接收到针对个人号码的电话呼叫时，通过对个人号码进行逐级的散列运算，确定该个人号码映射的叶子节点，然后在该叶子节点对应的PIHLR中获取相应的用户信息，例如实际电话号码，即可正确地接续该呼叫。

以上的实施例介绍了如何使用本发明在电信领域里根据个人号码在服务器上存取数据。本领域的技术人员可以理解，本发明的思想和方法还可以应用于不同的场合和环境，例如计算机网络以及数据库应用、网络管理应用等方面，只要涉及到通过设备编码在设备上存储和读取数据，都可以使用本发明提供的方法。因此，上述只是本发明的作为示范的具体实施方式，并不用以限制本发明的保护范围。

Claims (13)

1.一种根据数据信息关键域存储数据信息的方法，它包括如下步骤：

a.预先在网络中建立并存储从根节点映射到叶子节点的由多级非叶子节点和一级叶子节点连接组成的散射树，所述散射树是反映从数据信息关键域映射到网络中设备的逐级映射对照表，散射树中的非叶子节点至少包括子节点数量以及向子节点映射的散列运算方法信息；

b.根据所述散射树对数据信息的关键域进行逐级散列运算，并根据所述逐级散列运算结果将数据信息映射到相应叶子节点；

c.将所述数据信息存储到所述叶子节点对应的设备上。

2.根据权利要求1所述的存储数据信息的方法，其特征是，所述散射树中各个非叶子节点包括的子节点数量和散列运算方法可以相同，也可以不同。

3.根据权利要求1所述的存储数据信息的方法，其特征是，当一个设备中存储的数据信息的使用容量达到该设备的最大容量阈值时，对该设备进行扩容。

4.根据权利要求1所述的存储数据信息的方法，其特征是，当数据信息需要搬移时，以叶子节点为单位将设备中该叶子节点对应的全部数据信息搬移到一个目的设备中，并在散射树中将该叶子节点对应的设备编号修改为目的设备编号。

5.根据权利要求4所述的存储数据信息的方法，其特征是，当一个设备中存储的数据信息的使用容量达到该设备的最大容量阈值时，将该设备对应的一个叶子节点映射的全部数据信息搬移到其它具有相应存储空间的一个设备中。

6.根据权利要求4所述的存储数据信息的方法，其特征是，当一个设备中存储的数据信息的使用容量达到该设备的最大容量阈值时，新建一个设备，并将达到容量阈值的设备中部分叶子节点所映射的全部数据信息搬移到新建的设备中。

7.根据权利要求4所述的存储数据信息的方法，其特征是，当原有设备中存储的数据信息的使用容量达到该设备的最大容量阈值并且该原有设备只对应一个叶子节点时，通过散射树的生长方式将该叶子节点变成非叶子节点，并确定该节点的子节点数和散列运算方法，然后通过该散列运算方法，将该原有设备中的数据信息散射到该节点的各个子节点中，并将部分子节点所对应的数据分别搬移到包括新建设备的其它设备中，其他子节点对应的数据保留在所述原有设备中，在散射树中设置所述其他子节点对应的设备编号为该原有设备编号。

8.根据权利要求4所述的存储数据信息的方法，其特征是，当大于1个的设备中存储的数据信息的使用容量分别低于设备的最小容量阈值时，将所述大于1个的设备中所有数据信息通过搬移方式合并到其中一个所述设备中。

9.根据权利要求4所述的存储数据信息的方法，其特征是，当一个非叶子节点映射的所有数据信息容量小于另一个设备的剩余容量，将该非叶子节点映射的全部数据信息搬移到所述另一个设备中，在散射树中删除该非叶子节点下的所有叶子节点，使所述非叶子节点变成叶子节点，并使该节点指向所述另一个设备。

10.根据权利要求1所述的存储数据信息的方法，其特征是，当一个非叶子节点对应的数据信息已经集中到该节点的某一个子节点中，取消该非叶子节点以及除该子节点之外的其他子节点，在散射树中将数据信息集中的子节点上移到所述非叶子节点的位置。

11.根据权利要求1至10中任一权利要求所述的存储数据信息的方法，其特征是，所述数据信息关键域不包括设备编号信息。

12.一种针对按照权利要求1所述方法存储的数据信息的读取方法，它包括如下步骤：

a.根据散射树对数据信息关键域进行逐级散列运算；

b.根据所述逐级散列运算结果将数据信息映射到相应叶子节点；

c.从所述叶子节点对应的设备中读取对应于所述数据信息关键域的数据信息。

13.根据权利要求12所述的读取数据信息的方法，其特征是，所述数据信息关键域不包括设备编号信息。

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