[发明专利]一种非关系数据库中的时空数据索引方法

权利要求书

1.一种非关系数据库中的时空数据索引方法，其特征在于，包括以下步骤：

A、在分布式环境中，为时空数据建立基于四叉树与Hilbert曲线的空间索引；

B、在空间索引的基础上，结合时空数据的时间属性，形成统一的时空索引；

C、将时空索引分为分区键和排序键两部分，并使用一致性哈希实现空间数据在动态的网络拓扑中分布存储和路由，其中，分区键包括空间索引的第N层索引值与时间索引的YYMM，其中N为用户自定的最高分区层次，YYMM表示年、月；排序键是指时空索引中去除分区键内容的部分；

D、当收到查询请求时，根据时间及空间范围确定查询范围的分区键和排序键并在存储节点中进行检索，返回查询结果。

2.根据权利要求1所述的非关系数据库中的时空数据索引方法，其特征在于，空间索引的构建包括如下步骤：

步骤1：建立包围整个地球的立方体：[-1，1]×[-1，1]×[-1，1]；

步骤2：地球上的某一点P投影到立方体某一面上；

步骤3：在每一个立方体面上构建四叉树，每个四叉树单元都由一个控制点进行标识；

步骤4：找到包含点P对应投影点的四叉树单元；

步骤5：将该四叉树单元映射到到某一级的Hilbert曲线上，生成时空数据的Cell ID。

3.根据权利要求2所述的非关系数据库中的时空数据索引方法，其特征在于，步骤4中，找到包含点P对应投影点的四叉树单元的过程为：从四叉树根节点开始，判断投影点属于哪个象限，递归到相应的节点，重复步骤，直到到达叶节点，然后将该点加入存储节点的索引点列表中。

4.根据权利要求1所述的非关系数据库中的时空数据索引方法，其特征在于，空间索引中含有应用Hilbert曲线层次分解的30个level。

5.根据权利要求1所述的非关系数据库中的时空数据索引方法，其特征在于，查询的过程包括如下步骤：

步骤1：用户输入任意多边形M与时间区间[t₁，t₂]作为查询窗口；

步骤2：计算M所在的最小外包细胞cell_min与分区细胞集合C＝{cell_i|i∈R，i≥1}，其中，R表示集合理论中的实数集；

步骤3：计算时间区间[t₁，t₂]所对应的时期集合：E＝{epoch_j|j∈R，j≥1}，其中，R表示集合理论中的实数集；

步骤4：计算cell_min的区域编码最大值：和区域编码最小值

步骤5：遍历分区细胞集合C与时期集合E中的所有元素进行两两组合，并计算一致牲哈希值H＝{hash(cell，epoch)|cell∈C，epoch∈E}；

步骤6：根据一致性哈希值H查找所有时空数据的存储节点集合N；

步骤7：存储节点集合N中的每个存储节点按照查询条件对时空数据进行扫面并返回扫描结果，其中pos为存储节点集合N中每一条时空数据对应的区域编码；

步骤8：将存储节点集合N返回的扫描结果与多边形M进行相交查询，得到最终查询结果。