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传统关系型数据库在海量地理空间数据的存储与管理上面临着高并发访问规模限制、数据库扩展能力不 足等困难.非关系数据库如 HBase等以其强大的扩展能力与计算能力为该问题提供了新的思·与方法.空间索 引模型和分布式存储模式设计是影响基于非关系数据库的海量地理空间数据的存储与查询效率的关键因素.对 当前主要基于 HBase的索引模型和空间数据存储设计进行了研究,设计了基于行政区划编码与矢量要素编码结 合的 RowKey(行键),使空间数据在 HBase存储中得到很好的聚类效果,并针对要素重叠与边界划分等问题提出 了一种基于四叉树ＧR树的改进的空间索引模型.该模型基于四叉树结构将空间数据划分为多个子网格,为?一个 子网格构建 R树索引,利用 Hilbert(希尔伯特)曲线对子网格进行编码,并设计了基于 MapReduce的并行化索引构 建算法和相应的空间查询算法.经实验测试,该存储设计和空间索引模型具有较好的查询效率. 相似文献
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