[发明专利]多用户空间查询下实现并使用MRS树数据结构

说明书

技术领域

本发明涉及地理空间位置服务技术领域，具体涉及多用户空间查询下实现并使用MRS 树数据结构的方法、装置和系统。

背景技术

随着移动设备上基于位置服务(LBS)和地理位置标记技术的不断繁荣，地理位置信息收集者(或数据拥有者，如电信服务商、商业公司、政府机构等)获取到的兴趣点(point of interest，POI，如餐馆、旅游景点、酒店、娱乐设施等)的信息越来越丰富。对于一个POI，例如一个餐馆，数据拥有者拥有的信息不仅包括该餐馆的具体位置信息，还包括大量的非位置信息，如平均价格、用户评价、菜式风格等。因此，为了向用户提供更好的查询服务，必然需要更加综合地利用POI的位置和非位置信息。然而，面对海量的数据，数据拥有者很难 (或者没有能力)在维护数据的同时向用户提供各种服务。于是，新的商业模型——数据外包——产生了。在数据外包的场景下，数据拥有者将他所拥有的数据外包给第三方的LBS服务提供商，由服务提供商来使用数据，并向用户提供各种查询服务。此时由于服务提供商拥有原始数据，他的所有行为并不在数据拥有者的控制之下，他可以有意或无意地在相应用户查询的时候向用户返回不准确的甚至是错误的结果。为了防止这种情况的出现，用户有必要要求服务提供商返回的结果是可验证的，也就是说当用户收到服务提供商提供的查询结果时，可通过某种方法对结果进行验证，需要验证的方面通常包括结果的真实性、正确性和完整性。这种过程称为可验证查询(authenticated query processing)。

专利申请号：CN201510101056.0公开了一种基于Merkle树结构的空间查询完整性验证方法，该方法在已有的自适应Hilbert曲线所生成的四分树节点上，提出了支持查询完整性验证的Merkle树结构的构建方法，并提出了范围查询与KNN查询的完整性验证方法，使得本发明所提供的完整性验证结果不存在误报与漏报的情况，进而使得服务提供者难以对用户的查询结果进行恶意更改。本发明方法可以在空间数据外包的服务模式下，为用户提供高效的验证结构生成功能，以及准确的范围查询与KNN查询完整性验证功能，从而保证空间查询服务的质量。该专利申请只提供了一种Merkle树结构的空间查询完整性验证方法，对数据的有效性和正确性并没有相关涉及，也没有实现对多用户决定查询的反馈。

专利申请号：CN201310132565.0公开了一种基于哈希树的数据动态操作可验证性方法，是由用户USER、云计算数据中心CDC和第三方审计机构TPA三部分通过通信网络连接组成。USER作为数据存储服务请求的提出一方，希望将自己拥有的数据文件存储到云计算数据中心的云存储空间之中。USER既可以是个人用户，也可以是企业用户。CDC负责响应用户的数据存储服务请求，按照一定的规则将用户的数据文件存储到自己庞大的数据中心，并对数据文件的管理维护负责。TPA作为可靠的第三方审计机构，受USER的委托对存储在CDC 数据中心的数据文件进行完整性和一致性的审查。本发明解决了云计算环境下对于用户数据文件完整性和一致性的验证问题。该专利申请只提供了对数据的完整性和一致性的验证，并没有实现对多用户决定查询的反馈。

现有的基于位置的查询(也称为空间查询)类型包括范围查询、k近邻查询、top-k查询、 Skyline查询等。这些查询方法不同程度地满足了当前LBS场景下的用户查询需求。然而，对于多用户场景，这些方法并不能满足多用户场景下的多维度查询，即同时包含位置和非位置属性要求的查询。在这种场景下，不仅多个用户处于不同的位置，而且他们对期望结果的特征也是不同的，这些都增加了查询的复杂性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供涉及多用户空间查询下实现并使用MRS树数据结构的方法、装置和系统，填补了数据外包场景下针对多用户空间查询的空缺，为大数据环境下的基于多用户的大数据量的空间数据的查询和验证提供了一种有效、完整、正确的方法，并且比原有的普通数据查询方法具有更快的查询速度，更短的响应时间和更小的返回结果集，减少了服务提供商和用户的开销。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种生成数据结构的方法，该数据结构存储于可读存储介质，包括叶子节点、内部节点和根结点，叶子节点与内部节点连接，内部节点与根结点连接，在叶子节点和内部节点中分别包含有属性维度集，形成MRS树数据结构；所述的方法，使用程序、程序输入装置和程序运行装置实现所述MRS树数据结构，它包括：实现在叶子节点添加属性维度集，实现在内部节点添加属性维度集，进一步包括：