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大数据时代,矢量数据量急剧增长,迫切需要寻找有效的矢量大数据存储方法。提出了一种基于HBase的矢量数据云存储策略。首先应用四叉树剖分方法构建多级格网索引并基于Hilbert填充曲线对矢量数据进行聚类划分;其次结合多级格网编码和Hilbert排列码设计矢量要素唯一标识并以此作为矢量要素在HBase数据库的行键;再次对矢量数据的存储规则进行了具体设计;最后通过两个对比实验对矢量要素唯一标识聚类效果及矢量数据查询效率进行了验证,实验结果证明了该方法的可行性与有效性。 相似文献
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针对传统的空间数据库管理方式在可扩展性、容错性和成本上难以满足分布式海量数据管理需求的问题,提出了基于开源大数据平台HBase的海量空间数据管理方案。根据空间数据操作方式的局部性特征,对存储于云平台中的空间数据,使用空间四叉树模型组织栅格数据,引入Z序空间填充曲线组织矢量数据,并建立空间索引,利用两步查询法(过滤和精化)进行空间查询。该方案在继承了HBase平台易于横向扩展、伸缩性和容错性强等特性的同时也保证了空间查询效率。基于此方案,设计实现了云空间地图服务系统CGMapServer。测试表明,该系统在高并发情况下对大数据集的空间查询响应具有较好的实时性。 相似文献
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最近几年,IT技术,特别是云计算和大数据技术的发展,给传统的地理信息软件平台带来了很大变革.作为地理信息的核心技术之一,空间数据存储技术在地理信息软件平台中发挥着重要的作用,是实现高效的空间查询和空间分析的技术基础.面对数据量的爆发性增长、数据类型的增多等大数据问题,传统的关系型数据库很容易遇到存储瓶颈,存在诸如存储效率低、并发访问能力弱、横向扩展难等问题,这使得发展新的空间大数据存储技术势在必行.为解决传统关系型数据库在面对海量多源异构数据存储时遇到的上述问题,本文利用分布式存储NoSQL数据库进行了空间大数据存储和查询的技术探索,并通过一系列实验证明MongoDB数据库是一种有效的存储空间大数据的方法. 相似文献
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一种面向并行空间数据库的数据划分算法研究 总被引：6，自引：1，他引：6
面向基于对象关系型数据库而构建的并行空间数据库系统，提出了一种基于Hilbert空间填充曲线的适合于矢量空间数据的数据划分算法。在充分考虑空间信息的海量特征以及矢量数据存储记录的不定长等特点的前提下，该算法可实现并行空间数据库中海量空间数据记录在多个存储设备上的均衡划分，以避免出现数据倾斜现象，从而提高了空间数据的检索与查询效率。 相似文献
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首先对当前空间数据模型的特点进行了评述,指出空间数据的存储方式与空间叠加方案的设计与实现密切相关,然后基于当前流行的对象关系数据模型,提出了将拓扑复合数据结构引入对象关系数据模型的空间叠加设计思想,并结合矢量数据空间叠加的流程和对象关系数据库的特点分析了实现该技术思想的关键技术问题,最后以PostgreSQL数据库管理系统为例,设计了可行的矢量数据集空间叠加方案。 相似文献
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图形数据与关系数据库的结合及其应用 总被引：46，自引：2，他引：44
将空间图形数据存入关系型数据是当前数据库和地理信息系统领域研究的热点和前沿,本文提出了一种将空间图形数据存入关系型数据库的数据模型,分析了数据模型的数据组织操作,空间图形要素表达以及数据模型体系结构,根据该结构模型,实现了在ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ关系型数据库中对空间图形数据进行存储、拓扑运算和拓扑分析的操作,最后,给出了一个采用该结构模型实现的基于ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ数据库平台的精简型空间数据库引擎Ｓｐａｔｉａｌ ＤａｔｌｂａｓｅＧｕｉｄｅ软件产品,及其在土地产权产籍信息系统领域的应用实例。 相似文献
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随着遥感探测技术的高速发展,空间信息呈爆炸式增长。针对目前现有遥感数据存储管理系统数据量大、数据来源丰富、查询检索慢等问题,本文提出了一种基于GeoSOT网格的遥感数据组织方案,并首次在关系型数据库中增加数组数据类型的剖分网格编码列,来存储遥感影像元数据中空间信息,对数据进行逻辑剖分索引,从而实现影像数据的统一存储与空间区域检索。试验选择Kingbase关系型数据库作为测试平台,通过模拟全球范围的影像数据,与Oracle平台进行对比试验。结果表明本文的检索效率具有明显优势,可有效提高遥感数据整合、检索效率,为现有遥感数据存储中心或管理系统提供了一种高效、可行的方案。 相似文献
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提出了一种将GML文档存储到空间数据库的存储映射模型G2SDB ,同时通过定义边表 ,保留GML文档的部分结构信息 ,有利于处理GML查询中的路径表达式 ,提高查询操作的效率 ,也有利于GML文档的重构。 相似文献
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基于历史关系数据库的时空数据库实现研究 总被引：1，自引：0，他引：1
时空数据库是研究如何存储历史和当前的时空数据,从而跟踪分析某一区域的变化,最终实现时空模型化和模拟地学过程.采用历史关系数据库模式的时空数据库可以充分利用传统时态数据库时态查询功能和GIS空间分析处理功能这些方面成熟的研究成果和现有系统,降低时空数据库建立的费用和开销.分析了采用扩展关系型时空数据库的原因,介绍了历史关系数据库模式、时态关系代数和查询语言,研究了采用历史关系数据库模式在全关系化空间数据库中组织时态信息的方法,从而实现时空数据库.以麦地轮作为例说明了采用历史关系数据库模式建立时空数据库的可行性和有效性. 相似文献
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随着地理信息存储量的飞速增长,传统的单进程、集中式的数据处理方式已不能满足基于网络的地理信息服务的效能要求。分析对比了OpenMP,MPI和MapReduce等主流并行编程模式,将关系型数据库与分布式空间数据管理系统相结合,提出了面向并行处理的地理信息存储模型和数据组织模型,将该模型与传统模型进行了对比分析,并基于MapReduce实现了地理空间数据并行处理框架,选取了矢量数据装载、影像数据装载以及数据切片作为典型数据处理案例开展对比实验,该技术方案的处理效率均数倍于传统技术方案。实验表明,该模型能够很好地支持并行处理框架,可为分布式环境下数据处理中心构建提供一个有效解决方案。 相似文献
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This article investigates a new, integrated technique for storing and retrieving spatially varying data quality information in a relational spatial database. Rather than storing global data quality statements, the system enables data quality information to be referenced to a spatial framework, individual spatial objects, or even parts of spatial objects. The integrated model, called as RDBMS for Spatial Variation in Quality (RSVQ), allows flexible storage of spatially varying data quality information, and seamless querying irrespective of the underlying storage model. RSVQ is founded on a formal model of relational databases, defining a new derived, polymorphic query operator to join quality data with spatial data. The operator is implemented in an extension to SQL as a new WITHQUALITY keyword. A performance evaluation of RSVQ was conducted, using an Oracle Spatial database and a case study of cadastral data for parts of Victoria, Australia. The results of this evaluation demonstrated that the system is practical and efficient for a wide range of queries, as well as indicating the performance trade-offs associated with the different data quality storage models. Using the integrated RSVQ approach provides the potential for a single, consistent, database engine for a wide range of existing and proposed spatial data quality management systems. 相似文献
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LUO De‘an 《地球空间信息科学学报》2001,4(3):15-20
1 ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＣａｄａｓｔｒａｌｍａｐｓａｎｄｃａｄａｓｔｒａｌａｔｔｒｉｂｕｔｅｓａｒｅｔｈｅｃｏｒｅｃｏｎｔｅｎｔｓｏｆｃａｄａｓｔｒａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｍａｎａｇｅ ｍｅｎｔ .ＳｏｍｅｏｆｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｅｄｃａｄａｓｔｒａｌｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍｓｅｍｐｌｏｙＧＩＳｓｏｆｔｗａｒｅ (ｉ.ｅ .Ｍａｐｉｎｆｏ ,Ａｒ ｃｖｉｅｗｏｒＭａｐｔｉｔｕｄｅｅｔｃ .)ｔｏｍａｎａｇｅｃａｄａｓｔｒａｌｍａｐｓａｎｄｕｓｅｒｅｌａｔｉｏｎａｌｄａｔａｂａｓｅ (ｅ .ｇ .ＳＱＬ… 相似文献