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船舶数据的管理和可视化对航道、船舶管理具有重要意义。大量快速更新的船舶位置信息和影像数据,对数据存储、检索以及可视化提出了较高的要求。本文结合实际应用需求,基于非关系型数据库MongoDB和开源地图API设计并开发船舶信息管理系统。该系统将船舶和热点区域数据存储在MongoDB中,可在浏览器中高效同步显示大量空间数据,提供属性查询、空间检索和统计制图等功能,并且可在线编辑数据库中的热点区域数据。本系统主要解决了MongoDB数据库中空间数据高效检索,BSON文档格式和Geo JSON地理要素格式的转换,数据库中空间数据在线编辑等问题,为船舶信息化管理提供了支持。 相似文献
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为了有效管理和利用资源环境遥感研究过程中积累的海量空间数据,设计资源环境遥感海量空间数据存储、检索及访问方法.针对不同数据类型和特点的海量空间数据,采用空间数据库、文件目录方式和Web Service等方法实现数据存储和发布.在空间查询二步算法的基础上,设计了基于空间位置的海量空间数据检索方法,可以检索以Mapping和Web Service等方式发布的数据,解决用户快速查找数据的问题.利用分层分块和可视区域格网索引等方法优化空间数据的传输、加载和显示等性能,并进行了相关性能测试.所设计的方法通过探讨数据的存储策略、数据的检索策略以及数据的访问展现策略,解决了海量空间数据应用中的数据有效管理、数据的精确定位以及数据快速传输呈现的问题.并基于此方法构建了资源环境遥感应急监测基础设施的基本框架. 相似文献
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GML是一项基于XML语法的标准,在Web应用中,海量的GML空间数据对并发运行、负载均衡和宽带等都是一个巨大的瓶颈。从GML空间数据存储入手,针对Memcached提供分布式缓存部署,研究在C#.NET环境下搭建Memcached缓存环境,编码测试其对GML空间数据存储处理的效率,并给出试验结果。 相似文献
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针对当前大多数地图服务器数据组织形式各异以及缺少统一服务自动发布的调用方式问题,基于PostgreSQL+MongoDB数据库,结合动态矢量切片技术、三维数据分块存储技术等关键技术,实现海量多源异构国土空间数据的入库即发布、数据服务融合管理、服务协同共享等能力,构建了国土空间数据融合发布系统。实际应用表明,该系统打通了数据服务发布后即可支撑业务应用的高速通道,为国土空间二三维数据的存储、管理、发布、共享提供了有力支撑。 相似文献
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Web Service在空间数据互操作中的研究 总被引：5，自引：0，他引：5
介绍了Web Service的概念、组成技术和协议,分析了基于Web Service的空间数据互操作规范,总结了Web Service在空间数据的共享、互操作和集成上的良好支持和适应性,指出Web Service是实现空间数据互操作的最佳解决方案。 相似文献
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分析了城市三维模型管理的需求,从三维模型数据库规范以及MongoDB数据库的数据模型出发,设计了三维模型数据库的存储结构。基于Skyline三维地理信息系统和MongoDB驱动程序,开发了三维模型数据库管理系统,实现了三维模型的建库管理。 相似文献
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针对当前信息共享存在的问题,指出Web服务和GML是解决问题的理想技术,并讨论了在基于Web服务和GML的空间数据发布中使用的关键技术。 相似文献
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针对客家文化数据类型多样、结构复杂的问题,探讨并构建客家文化数据分类体系。结合客家文化数据的分类和MongoDB数据模型,设计客家文化遗产数据存储模型和客家文化基础设施数据模型。探讨基于MongoDB的客家文化遗产数据查询和索引的构建方法和流程。在100 MPs局域网内基于C/S结构分别构建单机和集群测试环境,测试不同客家文化数据单机和集群的存取性能。实验表明,基于MongoDB的客家文化数据模型能够较好地实现类型多样、结构复杂的客家文化数据的管理,便于以增加节点的方式来提高存储能力和读写性能。 相似文献
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分布式空间数据存储对象 总被引：6，自引：0，他引：6
针对地理空间数据的地域性和日益突出的数据量快速增长特性，提出了分布式空间数据存储对象概念。介绍了基于分布式空间数据存储对象来实现一种高性能、可伸缩、跨平台共事的大规模海量空间数据存储管理机制，为分布式GIS数据存储提供了一种新的思路。 相似文献
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本文从Servlet技术出发,探讨了Servlet技术在Web GIS服务器实现上的优势。针对目前分布式Web GIS中面临的数据和信息的分布存储、地理信息难以整合、多用户并发访问瓶颈等问题;探讨了通过构建Servlet服务链来实现分布式Web GIS的体系架构,基于Servlet服务链的分布式空间数据的调度与管理,Web GIS服务器端GIS Servlet服务链的构建。最后,通过实验验证了多Servlet服务链在Web GIS中分布数据处理,服务中多用户并发访问等方面的优势。 相似文献
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特大城市测绘地理信息数据具有数据海量、增长快速、多源异构、频繁使用的特点。随着大数据和Web2.0时代的到来,传统的空间数据存储管理与共享服务模式存在成果缺乏整合和挖掘、空间信息服务被动且无差别性等缺点,难以满足用户不断提高的空间数据内容、服务响应速度和服务质量的要求,也难以适应因人而异的个性化空间信息服务的需求。本文对个性化服务和云空间数据中心构建的关键技术进行了研究,提出了个性化空间数据情境应用模式,以及一种基于Web客户端的个人异构空间数据在线集成方法,基于NoSQL实现了个人空间数据与传统空间数据服务集成,并以北京市为例基于私有云构建了安全可靠、高效运行、可扩展、用户参与度高、提供个性化服务的特大城市云空间数据中心。 相似文献
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