[发明专利]促进分布式键值存储库上的空间索引

说明书

促进分布式键值存储库上的空间索引。提供了用于在键值数据库中使用空间索引来插入和提取地理位置数据的技术。在实施例中，提供了用于生成几何对象的一个或多个地理散列的系统，其中一个或多个地理散列包括作为键存储在键值数据库中的编码比特。在示例中，该系统包括生成空间索引的几何索引组件，其中空间索引是基于针对一个或多个地理散列生成的编码比特的总数量。在一个示例中，该系统包括几何存储组件，其使用空间索引将几何对象和一个或多个地理散列存储在键值数据库中，以允许更快地检索几何对象。优点是可以快速检索正确地插入和索引的空间数据。

技术领域

本主题公开总体上涉及对数据的空间索引和快速检索，更具体地涉及对于存储空间时间和移动数据的分布式键值的空间索引。

背景技术

如今，期望向地理上靠近特定企业或位于特定地理位置内的特定顾客提供信息。例如，可能期望将优惠券推给在过去两天内购买了特定商品并且离特定企业在200英尺内的30岁-40岁之间的顾客。为了向企业提供该信息，采用了一种可以快速处理非结构化数据并且极具动态性的传递系统。使用传统数据库的成本非常高，以及需要纵向和横向扩展服务器来维护和跟踪这样的信息。目前，使用关系数据库来存储大量数据。随着存储的数据越来越多，成本会由于所需要的服务器数量而增加，而当处理跨所有服务器的多范围扫描时，效率会下降。因此，关系数据库不是对于所有可能类型的情况(例如，各种多范围查询)的最佳解决方案。

为了降低成本，采用非SQL或非关系(NoSQL)存储库(例如，NoSQL数据库或键值数据库)来存储大量数据。NoSQL存储库能够处理非结构化和不可预测的数据。NoSQL存储库不是SQL数据库，以及提供了丰富的查询功能并且可以易于扩展。NoSQL存储库正在获得行业支持，尤其是在存储地理测绘数据方面。然而，已发现的问题是NoSQL数据库不支持空间索引以允许k个最近邻法类型的查询(例如，“基于最近的”搜索以示出离我最近的、有人在那里买了一杯咖啡的所有咖啡店)、包含式类型的查询(例如，示出具有给定边界的、在过去两个小时内搭载了至少一名乘客的所有出租车)和距离内类型的查询(例如，基于距离的搜索以示出位于离餐馆0.3英里处的所有移动用户，以便他们可以接收到促销代码)。此外，另一个限制是NoSQL存储库支持单维度范围扫描，诸如，查询“20岁-30岁范围内的所有人或工资为10万美元-20万美元的所有人”或查询“以M-P开头的所有姓名”。然而，期望执行多维度范围扫描。

尽管NoSQL是用于存储大量数据集合的优先选择，但问题是要在不需要使用大量的计算机设备的情况下就能快速且高效地获取期望的信息。由于NoSQL支持单维度扫描，因此获得对多维度查询的实时答案将会有问题。如本文中所用的，术语“实时”涉及这样的数据处理系统，其中计算机接收不断变化的数据(诸如几何数据、消费者的购买习惯等)，并且响应于查询，提供在接收到查询时可用的最新数据。因此，术语“实时”不需要被限制为在接收到查询后的任何特定时间量。

因此，在本文中描述的一个或多个实施例中采用了这样的解决方案和技术，其高效地使用NoSQL存储库来插入几何数据并且快速地处理查询，以允许企业获得关于潜在顾客的数据(例如，在某些情况下，实时数据)。

发明内容

以下给出概述以提供对本发明的一个或多个实施例的基本理解。该“发明内容”不是旨在标识关键元素或重要元素、描绘特定实施例的范围或权利要求的范围。其唯一目的是以简化的形式呈现概念，作为稍后呈现的更详细描述的序言。在本文中描述的一个或多个实施例中，描述了促进对键值存储库的空间索引的系统、计算机实现的方法、装置和/或计算机程序产品。