海底原位环境包括海底的电化学、生物、震动、压力、盐温深、核辐射等各方面,海底原位环境探测数据作为海洋数据管理分析的基础,对海洋物探领域具有重要的意义。通过海底原位环境探测平台对海底采集数据的分析,我们可以知道海底空间的结构信息和动态变化,包括物理信息单元、化学特征元素和生物系统结构的变化。近年来,海底采集技术和设备的不断发展,使得海底探测数据结构越来越复杂、数据量级也逐渐增加,给海底数据的管理带来了巨大的挑战。因此对于海量的、结构复杂的海底探测数据,如何进行高效的管理,并开发一套适合海底探测数据管理方法有着很大的研究意义。本文介绍了基于MongoDB分布式数据库实现对海底原位环境探测数据管理的方法,为海底探测数据处理平台软件提供了有效快速的支持。首先,本文对目前比较常见的几类非关系型数据库的特点进行分析,并提出了非关系型数据库MongoDB对海底探测数据存储的优势。针对海底探测数据多源异构的特点,结合客户端软件和用户的需求,对海底探测数据的存储模型进行了分析,并基于MongoDB设计了灵活的数据库结构模型。然后,针对海底探测属性数据及大型二进制数据管理方法进行了详细开发设计,利用BSON数据格式存储海底探测属性数据,GridFS分布式文件系统存储海底探测大型二进制数据。根据业务需求,使用QT集成开发环境配合MongoDB C++驱动程序及JSON库开发了诸多API函数接口,能够快速有效的实现数据库服务器与客户端软件之间的通信。针对数据管理平台性能的设计,本文在MongoDB数据库服务器上搭建副本集实现负载均衡特性,采用分片技术部署MongoDB集群实现水平扩展,物理存储设计中使用磁盘阵列RAID10作为物理存储方式,解决海量数据存储冗余并提高数据存储的安全性。最后,本文利用已搭建好的平台系统,针对不同类型的海底采集数据进行功能测试和验证分析。通过内部测试得出,本文设计的针对海底原位环境探测数据的管理方法性能稳定,能够有效的完成多源异构海底探测数据的存储、查询、检索等功能,其效果达到了预期的设计目标,获得了良好的反馈。