基于四叉树和R+树复合索引时空数据查询研究

针对空间数据库的现有索引方法可扩展性差和检索效率低的问题,提出了一种分布式复合时空索引方案MixIndexer,可以满足对大量时空传感器数据的查询需求.首先,本文提出了一种基于Couchbase的分布式时空索引体系结构,该体系结构由全局索引和局部索引组成;其次,结合分布式增强R+(MDR+)树算法,提出全局四叉树索引方法以提高时空数据的检索和查询效率,并设计了一种基于MapReduce的大时空传感器数据批量构造指标并行处理方法;最后,基于Couchbase几种常见的键值结构实现了MixIndexer复合索引.经实验,MixIndexer复合索引方法优于典型空间数据库的索引方法和单个树索引R+(Cache Conscious R+Tree,CCR+)方法,相比较查询耗时分别缩短42%和25%.