基于MongoDB的轨迹大数据时空索引构建方法

• 作者: 王凯 陈泽强 陈能成
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 非关系型数据库 四叉树 时空索引 轨迹数据
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 227-231
• 页数: 5页
• 字数: 3832字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005770

摘要

近年来,随着计算机技术与无线传感器网络的发展,轨迹大数据越来越得到人们的关注.针对海量轨迹数据在存储与查询中出现的效率问题,文章基于文档型非关系型数据库MongoDB提出了一套基于四叉树的道路网时空索引,实现海量轨迹数据的高效查询.通过对太原市1915辆出租车的50万条轨迹数据进行时空查询,在不同数据量与不同并发数下测试道路网时空索引与MongoDB复合时空索引的效率表现.实验结果显示道路网时空索引在数据量大于10万时有较好表现,并能够适应不同并发数下的时空查询,验证了道路网时空索引构建方法的可行性和高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王凯	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	54	327	10.0	16.0
2	陈能成	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	55	442	9.0	19.0
3	陈泽强	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	10	26	3.0	4.0