[发明专利]一种空间数据索引和拓扑方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种空间数据索引和拓扑方法、装置及存储介质，该方法包括：根据GeoHash编码构建HBase空间数据存储模型；根据GeoHash算法和所述HBase空间数据存储模型构建分布式空间索引，得到多个GeoHash矩形区域；根据GeoHash矩形区域内的数据构建R－Tree索引；根据GeoTools工具对构建R－Tree索引后的数据进行空间拓扑计算。通过实施本发明，针对HBase数据库，利用Geohash算法构建了空间数据索引方法，该空间数据索引方法具有较高的查询效率。采用Geohash算法通过将空间分割为网格区域后构建R－Tree索引可以大量减少RTree在建立过程中产生的空白区域。

技术领域

本发明涉及海量空间数据处理技术领域，具体涉及一种空间数据索引和拓扑方法、装置及存储介质。

背景技术

随着矢量空间数据获取与处理技术的迅猛发展，矢量空间数据日益增多，原始地图数据量呈现爆炸式增长，对地图数据处理的空间及时间效率提出了更高需求。

传统的GIS数据存储大多是关系型数据库，但关系型数据库在海量空间数据的管理中面临许多问题，包括高并发读写、难扩展等，已成为制约海量处理能力发展的瓶颈。传统关系型数据库大多采用网格索引、四叉树、R树、金字塔索引等方式。然而，对于海量空间数据的处理，这些处理方式查询分析效率低。同时，目前的Hadoop、HBase、Spark等大数据处理技术本身缺少对地理空间数据的处理能力，导致海量空间数据库的查询与分析能力较差。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种空间数据索引和拓扑方法、装置及存储介质，以解决现有技术中对于海量空间数据库的查询和分析能力较差的技术问题。

本发明提出的技术方案如下：

本发明实施例第一方面提供一种空间数据索引和拓扑方法，该方法包括：根据GeoHash编码构建HBase空间数据存储模型；根据GeoHash算法和所述HBase空间数据存储模型构建分布式空间索引，得到多个GeoHash矩形区域；根据GeoHash矩形区域内的数据构建R－Tree索引；根据GeoTools工具对构建R－Tree索引后的数据进行空间拓扑计算。

进一步地，根据GeoHash编码构建HBase空间数据存储模型，包括：根据经纬度值将经度数据和纬度数据分别转化为二进制数据；将转化的二进制数据进行合并；根据base32编码表对合并后的数据进行编码，得到HBase空间数据存储模型。

进一步地，根据GeoHash算法和所述HBase空间数据存储模型构建分布式空间索引，得到多个GeoHash矩形区域，包括：根据转化的二进制数据对空间区域进行划分，得到多个区域；根据转化的二进制数据对多个区域再次划分，直到得到所需区域。

进一步地，根据GeoHash矩形区域内的数据构建R－Tree索引，包括：根据GeoHash空间区域编码的数据构建R－Tree索引；索引GeoHash空间区域编码，检索至对应空间范围，映射到对应的R－Tree索引；在R－Tree索引中进行空间查询检索得到对应区域的空间数据。

本发明实施例第二方面提供一种空间数据索引和拓扑装置，该装置包括：模型构建模块，用于根据GeoHash编码构建HBase空间数据存储模型；划分模块，用于根据GeoHash算法和所述HBase空间数据存储模型构建分布式空间索引，得到多个GeoHash矩形区域；索引模块，用于根据GeoHash矩形区域内的数据构建R－Tree索引；计算模块，用于根据GeoTools工具对构建R－Tree索引后的数据进行空间拓扑计算。

进一步地，模型构建模块包括：转化模块，用于根据经纬度值将经度数据和纬度数据分别转化为二进制数据；合并模块，用于将转化的二进制数据进行合并；编码模块，用于根据base32编码表对合并后的数据进行编码，得到HBase空间数据存储模型。