[发明专利]一种面向船舶定位数据的时空网格与树融合的存储方法

说明书

本发明公开了一种面向船舶定位数据的时空网格与树融合的存储方法。本发明采用时间、经度和纬度三个维度构建时空网格，对时空网格内单个船舶定位数据的元数据建模；并将元数据按照时间范围分片形成元数据块，采用B+树对元数据块进行管理；在元数据块内，构建时空网格编码，并按照时空网格编码升序将元数据依次存入元数据数组中；在数据存储过程中，随着时间推移，自动按照时间范围分片建立元数据块及其元数据，同时将船舶定位数据存储至存储节点。本发明以时空网格编码作为元数据索引，实现按时空条件快速查找元数据；将元数据按照时间范围分片形成元数据块，采用B+树对元数据块进行管理，实现快速缩小目标数据的查找范围。

技术领域

本发明涉及海洋船舶定位数据存储领域，尤其涉及一种面向船舶定位数据的时空网格与树融合的存储方法。

背景技术

随着定位终端在海洋船舶中普及，海量的船舶定位数据被持续记录下来。面对船舶碰撞事件、沉船事件、事故救援的实际场景，LBS(围绕地理位置数据展开的服务)需要对任意时间和空间范围内船舶历史轨迹查询。合理的存储模型与索引能够从根本上提高船舶点位数据的查询性能，然而，传统的关系型数据库难以支撑海量船舶定位数据的存储。同时，NoSQL数据库虽然能够满足海量通用数据的存储，但没有针对时空序列数据的存储和查询做特定的优化。因此，面向船舶定位数据高效查询的存储方案已经成为亟需改进的关键问题。

传统数据库主要依赖于以树形结构为索引结构建立索引。PostGIS为PostgreSQL提供了存储空间地理数据的支持，利用R树与GiST实现了空间索引，加快了正交查询的速度。Oracle spatial提供基于线性四叉树和参照树的两种空间索引方案。上述这些树形结构是基于数据的数据组织和编码方式，整个树形结构的构造过程都受其所收到的数据输入驱动。随着后续数据的插入，整个树的结构也会需要进行相应的动态调整。频繁的更改整个树的结构会降低数据写入的性能。

基于网格结构的索引具备简单的构造特点和高效的构建性能，因此常被用来索引空间数据。GeoMesa是建立在Bigtable等数据库之上的地理空间索引，使用Geohash算法实现。MongoDB的空间索引类型为2dsphere，其首先以多个不同层级的网格划分地球表面，然后用B+树对生成的网格进行索引。Google开发的S2程序库通过将空间数据表示在三维球体上，使得能够建立一个没有奇异点的全球地理数据库，然后构造空间网格索引。然而，在时序序列场景下，上述的索引均并未考虑定位数据的时间序列特点。

发明内容

本发明根据现有技术的不足，针对海量船舶定位数据的时序性特征，提出一种面向船舶定位数据的时空网格与B+树融合的分布式存储方法，为海量船舶定位数据提供高效的存储与查询方案。

本发明通过对船舶定位数据采用时空网格的方式对元数据建模，以时空网格编码作为索引，从而实现按时空范围查找的目的；通过将元数据按照时间区域分片形成元数据块，以B+树管理元数据块的方式，实现快速缩小目标数据的查找范围，同时，解决了在现有空间数据库中，空间索引随着数据量增长而不断膨胀的问题。

为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：

步骤(1)：船舶定位数据的属性包括经度、纬度、时间、设备编号、速度、方向、温度等。针对船舶定位数据的多键值特征，采用时间、经度和纬度三个维度构建时空网格，实现对时空网格内单个船舶定位数据的元数据建模，其中，元数据属性包括：该船舶定位数据的经纬度、时间和磁盘地址等。

上述的时空网格是按照固定间隔的时间、经度和纬度划分而成。

步骤(2)：针对海量船舶定位数据的时序性特征，将元数据按照时间区域分片，形成元数据块，采用B+树对元数据块进行管理，其中一个元数据块为一个B+树节点。

元数据块的划分过程为：取出元数据的时间属性T，以间隔固定时长切分T的方式聚合元数据为元数据块。