分布式空间数据库「 3 」
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大数据时代的空间数据引擎【摘要】本文是有关分布式空间数据库相关空间大数据库技术的综述性文章，主要包括几个方面：（1）目前三种主要的分布式空间数据库类型；（2）目前三种重要的分布式空间数据库的实现途径；（3）六个分布式数据库重点考虑的技术点，其中核心是空间索引模型、查询方法和查询语言；（4）三类主要的空间索引模型；（5）空间运算及空间查询方法，有关具体查询算法和空间索引模型密切相关，本文不做过多细节展开；（6）空间查询语言，由于目前不是本人关注重点，暂略，待后面补充。希望通过本文的介绍，让同学们能够对当前分布式空间数据库的技术现状有所了解，更多技术细节请参考文中列出的链接或参考文献，自信深入阅读。 一、分布式空间数据库的三种类型 根据目前空间大数据存储、组织和计算的现状，初步梳理如下： 3.1 以专业应用为重点，基于并行数据库的系统 以Parallel...
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〖 摘 要〗在分布式空间数据库研究的技术体系中，基于成熟数据库实现海量空间数据的组织管理是一种便利的方式，但受限于基底数据库的约束，研究人员很难有更灵活的发挥。因此，直接在分布式文件系统基础上，重新构件分布式空间数据库的方法称为另外一条技术途径。原理上来说，此类方法不能称为严格的空间数据库构建方法，因为其管理的对象大多以静态数据为主，对插入、删除、更新等事物性较强的工作较少涉及。此类技术体系中，较为典型的系统是 SptialHadoop 和 HadoopGIS。本文以 SpatialHadoop 作为重点，剖析此类方法中的关键技术点。 1 背景知识 2 SpatialHadoop 架构3 分布式空间数据引擎4 查询方法 5 总结略。 参考文献 明尼苏达大学 Mohamed F. Mokbel、Ahmed Eldawy、Louai Alarabi 等人发表的下列文献： 2013 年，在 VLDB 上发表的A demonstration of spatialhadoop: An efficient...
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分布式空间数据库「 6 」-- 空间填充曲线的聚簇性分析
空间填充曲线的聚簇性分析一、 概述先说结论，作者将曲线分为连续型（Hillbert、Peano等）、近连续型、非连续型（Z序、Morton等）分开讨论。 1.1 关于矩形查询的通用结论（1）对于固定尺寸的“矩形查询 $r$ ”，存在一个平均簇值的最优解（下限）。 （2）上述最优解（下限）受限于 $r$ 的体积（用r中的单元数做量化）和形状（用 $r$中各维度上的边数来量化）。 （3）通常连续性曲线较非连续型曲线更接近最优解（下限）。 （4）对于固定尺寸的“矩形查询 $r$ “ ，仅考虑部分旋转集时，总是构造一种连续型曲线，使其平均簇值达到最优值（下限）。 （5）对于固定尺寸的“矩形查询 $r$”，考虑其全旋转集时，所有连续型曲线的平均簇值都是最优解。 1.2 关于连续型曲线的结论（1）对于连续型填充曲线，通过将某个查询 $g$ 在各维度上做所有可能的平移后，得出统计结论： 该情况下，查询 $g$ 的平均簇值仅和 $g$ 的体积（用 $g$ 内的单元数做量化）、形状（用 $g$...