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基于轨迹大数据时空分布的索引与查询方法
引用本文:李征宇,赵卓峰.基于轨迹大数据时空分布的索引与查询方法[J].南京航空航天大学学报,2022,54(3):528-536.
作者姓名:李征宇  赵卓峰
作者单位:1.北方工业大学信息学院,北京 100144;2.大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室(北方工业大学),北京 100144
基金项目:北京市自然科学基金(4202021)。
摘    要:由于移动对象自身行为特征和整体规律的不同,使得其产生的轨迹数据具有较大的时空分布不均特点,从而影响轨迹数据索引和查询的效率。针对现有轨迹数据索引方法很少考虑轨迹数据分布不均特性的情况,提出了一种基于历史数据预分区的时空索引方法,其借助轨迹数据时空维度上分布的相似性,首先在空间上根据数据分布情况对Geohash编码进行预分区,进而建立轨迹数据的索引结构和基于HBase的存储模型,并利用该索引结构设计了基于Geohash分区的查询分解算法。基于真实出租车轨迹数据集的实验表明,相较于均匀划分的扩展的HGrid方法与混合编码的ST-hash方法,本文提出的索引结构及其查询方法可以有效提升海量具有不均匀特征轨迹数据的时空查询性能,并且可以在保证查询结果准确性的同时,最大限度地减少子查询的数量。

关 键 词:轨迹数据  时空索引  HBase  时空范围查询
收稿时间:2021/10/10 0:00:00
修稿时间:2022/1/23 0:00:00

Index and Query Method Based on Spatial-Temporal Distribution of Trajectory Big Data
LI Zhengyu,ZHAO Zhuofeng.Index and Query Method Based on Spatial-Temporal Distribution of Trajectory Big Data[J].Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,2022,54(3):528-536.
Authors:LI Zhengyu  ZHAO Zhuofeng
Abstract:
Keywords:trajectory data  temporal-spatial index  HBase  temporal-spatial range query
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