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针对全国骨干网高速海量NetFlow数据到来速度快、数据量大以及对所存数据进行频繁多维查询操作的特点,提出了一种多维属性聚簇存储（MACS）模型.该模型根据实际应用环境中查询的特点对数据进行空间分片,以并行加流水的方式对数据进行存储.此外,为NetFlow提出了一种超多面体的查询模式.真实环境实验结果表明,运用MACS模型实现的系统单点数据实时存储速度达到270万条/s,远远快于其他的数据分析系统,并且多维属性查询的速度优于Hive和Impala.