[发明专利]一种云计算环境下的空间数据索引方法

说明书

本发明公开一种云计算环境下空间数据索引方法，包括以下步骤：1)基于空间数据建立数据存储表；2)基于空间对象分布建立R+‑树索引；3)基于空间对象覆盖范围建立格网索引；4)利用Z曲线，对R+‑树和格网索引降维编码；5)建立R+‑树和格网的编码映射表；6)基于R+‑树编码和空间对象ID建立索引表；7)进行空间范围查询。本方法充分利用NoSQL数据库的数据组织特性，优化了传统的空间索引，在云环境下实现了空间数据的高效存取。

技术领域

本发明涉及空间数据的管理领域，具体涉及一种云计算环境下构建空间数据索引的方法。

背景技术

GIS正在现代城市的发展进程中扮演着越来越重要的角色。空间信息已成为数字城市基础设施建设数据源的重要组成部分，人们在经济、交通、政治和文化等各个方面都需要便利、高效的空间信息服务支持。目前，空间数据主要来自于高精度的空间传感器、卫星和GPS设备，数据更新频繁、规模庞大。由于空间数据量的爆炸式增长和地理空间模型的复杂特性，空间数据操作往往具备高时间复杂度，耗费大量的计算资源。随着空间信息共享服务的发展，未来的综合GIS在线平台必须具备空间信息实时展示、快速回应并发请求和智能信息处理等功能。相较于传统的综合运算和事务处理系统，这样的信息服务系统对易用性、扩展性和高性能计算能力提出了极高要求。因此，人们开始致力于研究空间数据的存储组织方式和空间操作算法，以期满足无限增长的空间信息处理需求。

然而，传统的空间数据引擎结合大型关系型数据库的空间数据管理方式存在查询效率低下、扩展困难以及维护成本高等弊端，无法满足海量空间数据的高效存取需要。随着空间信息云计算技术的发展，NoSQL数据库在空间数据管理中发挥着越来越重要的作用，但是经典的空间数据索引在分布式环境下组织空间数据时出现了大量性能瓶颈。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的不足，提供一种云计算环境下的空间数据索引方法。它利用NoSQL数据库的数据组织特性，充分利用经典空间索引的特性，实现了空间数据的高效存取。

构建云计算环境下的空间数据索引包括以下步骤：

步骤1：基于空间数据建立数据存储表；

步骤2：基于空间对象分布建立R+-树索引；

步骤3：基于空间对象覆盖范围建立格网索引；

步骤4：利用Z曲线，对R+-树和格网索引降维编码；

步骤5：建立R+-树和格网的编码映射表；

步骤6：基于R+-树编码和空间对象ID建立索引表；

步骤7：进行空间范围查询。

基于上述方案，各步骤可以采用如下实现方式：

所述的步骤1具体实现方式如下：

在以键值对形式存储数据的NoSQL数据库(如HBase和Cassandra)中，表的每一行代表一个数据对象，由行键唯一标识并按其字典序排序，所以行键是影响数据读取效率的关键因素，设计目标是能将相关联的数据相邻存储以提高数据检索速度。一行记录由若干列簇构成，代表表中数据的信息类别，每个列簇可以拥有任意数量的列成员，它们通过列标识符识别。

空间数据存放于数据表DataTable中，每一条记录对应一个空间对象，存储其几何信息和属性信息。将空间对象唯一编码值(OID,Object ID)作为存储表行键，同时设计两个列簇：

COLUMNFAMILY_GEO用于存储空间对象几何信息，以wkt形式存放；

COLUMNFAMILY_PRO用于存储空间对象属性信息，包括长度、面积和标题等。

所述的步骤2具体实现方式如下：