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| 利用Hilbert曲线与Cassandra技术实现时空大数据存储与索引 | |
| 摘 要： | 随着越来越多的轨迹数据被记载,各种应用场景下的海量、复杂数据需要高效的存储与索引。传统的关系型数据库难以满足海量轨迹数据的存储、扩展及特定的查询需求,而具有扩展简单、读写快速、成本低廉特点的非关系型数据库为此提供了一种可行的解决方案。设计并实现了一种基于Cassandra数据库的数据降维及键值存储、索引方法,可对时空轨迹数据进行高效管理。为进一步提高效率,融合了Hilbert曲线编码技术将空间分割成小单元,并将轨迹数据映射到不同单元中。充分利用时空局部性原理,为不同应用场景下的轨迹数据设计并实现了对应的分区键与聚簇键,实现轨迹对象时空近邻存储,令数据查询更为有效。基于实际应用场景的实验结果表明,所提出的方法能有效支撑海量轨迹数据的存储与索引,并在数据的插入、查询及存储结构可扩展性等方面优于其他时空大数据索引和查询方法。 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |