掃一掃
關注中圖網
官方微博
本類五星書更多>
-
>
宇宙、量子和人類心靈
-
>
氣候文明史
-
>
南極100天
-
>
考研數學專題練1200題
-
>
希格斯:“上帝粒子”的發明與發現
-
>
神農架疊層石:10多億年前遠古海洋微生物建造的大堡礁
-
>
聲音簡史
地球剖分時空數據庫導論 版權信息
- ISBN：9787030748652
- 條形碼：9787030748652 ; 978-7-03-074865-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
地球剖分時空數據庫導論 內容簡介
本書圍繞空間信息數據庫剖分存儲與檢索體系，系統論述了剖分數據庫的概念與定義、時空編碼、系統架構、時空存儲結構、時空索引模型、時空查詢計算、時空查詢策略、時空引擎等技術體系的思路、模型和方法，展望了空間信息剖分數據庫與時空引擎的應用前景。
地球剖分時空數據庫導論 目錄
錄
前言
第1章 概述 1
1.1 大數據與時空大數據 1
1.2 時空數據管理現狀與發展趨勢 2
1.3 時空數據庫 4
1.4 地球剖分時空數據庫 6
1.5 本章小結 7
第2章 地球空間剖分編碼 8
2.1 GeoSOT地球剖分網格的提出 8
2.2 GeoSOT地球剖分網格的設計規約 8
2.3 GeoSOT地球剖分網格的平面剖分 12
2.4 GeoSOT地球剖分網格的立體剖分 17
2.5 GeoSOT地球剖分網格編碼 34
2.6 本章小結 39
第3章 時間剖分編碼 40
3.1 時間剖分編碼的提出 40
3.2 單尺度時間剖分編碼模型 43
3.3 多尺度時間剖分編碼模型 45
3.4 時間跨度編碼 57
3.5 時間剖分編碼計算方法 59
3.6 時間剖分編碼應用方法 60
3.7 本章小結 64
第4章 時空四維剖分編碼與數據建模 65
4.1 時空對象 65
4.2 時空剖分網格與編碼 69
4.3 時空對象建模 82
4.4 時空剖分編碼生成與解碼試驗 85
4.5 本章小結 89
第5章 地球剖分時空數據庫體系架構 90
5.1 經典數據庫系統 90
5.2 分布式數據庫系統 91
5.3 云數據庫系統 95
5.4 地球剖分時空數據庫架構 97
5.5 本章小結 100
第6章 地球剖分時空數據庫存儲結構 101
6.1 典型數據庫存儲結構 101
6.2 地球剖分時空數據庫存儲結構 107
6.3 基于時空網格的數據重分布機制 111
6.4 本章小結 113
第7章 地球剖分時空數據庫索引模型 114
7.1 空間數據庫索引 114
7.2 時空數據庫索引 120
7.3 地球剖分時空索引模型 122
7.4 地球剖分時空索引構建與維護 126
7.5 本章小結 128
第8章 地球剖分時空數據庫時空關系計算 129
8.1 空間關系計算 129
8.2 時間關系計算 141
8.3 空間分析計算 144
8.4 時空網格體元關系計算 152
8.5 時空網格體元關系計算試驗 153
8.6 本章小結 156
第9章 地球剖分時空數據庫查詢策略 157
9.1 網格并行化處理策略 157
9.2 時空范圍查詢策略 158
9.3 KNN查詢 162
9.4 本章小結 167
第10章 地球剖分時空引擎原型及試驗 168
10.1 地球剖分時空引擎原型設計 168
10.2 時空數據加載試驗 174
10.3 全局數據劃分試驗 175
10.4 時空數據部署試驗 176
10.5 時空查詢與分析試驗 179
10.6 時空統計生成試驗 185
10.7 時空伴隨模式挖掘試驗 187
10.8 本章小結 191
參考文獻 192
圖目錄
圖2.1 GeoSOT剖分網格的虛擬擴展示意圖 13
圖2.2 GeoSOT剖分的第0～第3級“度”級網格 14
圖2.3 GeoSOT剖分的第10～第15級“分”級網格 15
圖2.4 GeoSOT剖分的第16～第21級“秒”級網格 15
圖2.5 GeoSOT兩極地區剖分示意圖 17
圖2.6 GeoSOT-3D立體網格剖分 18
圖2.7 地球立體空間 19
圖2.8 基于經緯度坐標的地球立體空間 19
圖2.9 GeoSOT-3D剖分0級網格 20
圖2.10 GeoSOT-3D剖分1級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 20
圖2.11 GeoSOT-3D剖分1級網格實際形狀 21
圖2.12 GeoSOT-3D剖分2級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 22
圖2.13 GeoSOT-3D剖分2級部分網格實際形狀 23
圖2.14 GeoSOT-3D剖分3級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 23
圖2.15 GeoSOT-3D剖分3級部分網格實際形狀 24
圖2.16 GeoSOT-3D剖分4級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 25
圖2.17 GeoSOT-3D剖分4級部分網格實際形狀 25
圖2.18 GeoSOT-3D剖分5級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 26
圖2.19 GeoSOT-3D剖分6級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 26
圖2.20 GeoSOT-3D剖分6級部分網格實際形狀 27
圖2.21 GeoSOT剖分7級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 27
圖2.22 GeoSOT-3D剖分7級部分網格實際形狀 28
圖2.23 GeoSOT-3D9級體塊擴展示意圖 29
圖2.24 非等距高程地球立體空間及高度域網格粒度關系示意圖 31
圖2.25 GeoSOT剖分框架的四種編碼形式 35
圖2.26 三維填充Z序曲線及其頂視圖 35
圖2.27 二進制一維編碼方案構成 36
圖2.28 GeoSOT-3D二進制三維編碼 36
圖2.29 GeoSOT剖分框架編碼間的轉換 37
圖2.30 GeoSOT剖分框架編碼與坐標系統間的轉換關系 38
圖3.1 時間剖分編碼模型總體架構 42
圖3.2 單尺度時間剖分編碼結構示意圖 43
圖目錄
圖2.1 GeoSOT剖分網格的虛擬擴展示意圖 13
圖2.2 GeoSOT剖分的第0～第3級“度”級網格 14
圖2.3 GeoSOT剖分的第10～第15級“分”級網格 15
圖2.4 GeoSOT剖分的第16～第21級“秒”級網格 15
圖2.5 GeoSOT兩極地區剖分示意圖 17
圖2.6 GeoSOT-3D立體網格剖分 18
圖2.7 地球立體空間 19
圖2.8 基于經緯度坐標的地球立體空間 19
圖2.9 GeoSOT-3D剖分0級網格 20
圖2.10 GeoSOT-3D剖分1級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 20
圖2.11 GeoSOT-3D剖分1級網格實際形狀 21
圖2.12 GeoSOT-3D剖分2級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 22
圖2.13 GeoSOT-3D剖分2級部分網格實際形狀 23
圖2.14 GeoSOT-3D剖分3級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 23
圖2.15 GeoSOT-3D剖分3級部分網格實際形狀 24
圖2.16 GeoSOT-3D剖分4級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 25
圖2.17 GeoSOT-3D剖分4級部分網格實際形狀 25
圖2.18 GeoSOT-3D剖分5級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 26
圖2.19 GeoSOT-3D剖分6級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 26
圖2.20 GeoSOT-3D剖分6級部分網格實際形狀 27
圖2.21 GeoSOT剖分7級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 27
圖2.22 GeoSOT-3D剖分7級部分網格實際形狀 28
圖2.23 GeoSOT-3D9級體塊擴展示意圖 29
圖2.24 非等距高程地球立體空間及高度域網格粒度關系示意圖 31
圖2.25 GeoSOT剖分框架的四種編碼形式 35
圖2.26 三維填充Z序曲線及其頂視圖 35
圖2.27 二進制一維編碼方案構成 36
圖2.28 GeoSOT-3D二進制三維編碼 36
圖2.29 GeoSOT剖分框架編碼間的轉換 37
圖2.30 GeoSOT剖分框架編碼與坐標系統間的轉換關系 38
圖3.1 時間剖分編碼模型總體架構 42
圖3.2 單尺度時間剖分編碼結構示意圖 43
圖6.1 基于關系型數據庫的時空數據存儲管理系統分類 101
圖6.2 基于數據模型的NoSQL 數據庫系統分類 104
圖6.3 不同子劃分單元上數據訪問頻率分布示例 109
圖7.1 R樹索引結構 114
圖7.2 分布式存儲系統中名稱節點與數據節點 115
圖7.3 二維與三維Z階曲線 117
圖7.4 Geohash兩種常見的編碼形式 118
圖7.5 二維與三維Hilbert曲線 119
圖7.6 S2值生成流程 120
圖7.7 地球剖分網格兩級索引結構 123
圖7.8 空間域四叉樹劃分的不均衡現象（θ=5） 124
圖7.9 索引鍵結構 126
圖7.10 基于MapReduce的時空網格索引并行構建 127
圖8.1 兩種不同的空間關系示意圖 129
圖8.2 網格膨脹結果示意圖 130
圖8.3 兩個實體的Voronoi邊界終止情形示意圖 131
圖8.4 兩個實體對象的球面Voronoi計算結果圖 132
圖8.5 含有空洞的對象Voronoi圖 133
圖8.6 實體之間相離關系的四種情形 134
圖8.7 實體之間相接關系的三種情形 135
圖8.8 實體之間相交關系的四種情形 135
圖8.9 實體之間包含關系的四種情形 136
圖8.10 膨脹路徑逆向追溯的過程圖 138
圖8.11 兩個實體形心之間的方位關系示意圖 139
圖8.12 邊界的方位分類模板示意圖 139
圖8.13 實體對象的方位關系判斷方法示意圖 140
圖8.14 實體對象的方位關系定量計算方法示意圖 140
圖8.15 Allen提出的13種時態關系 141
圖8.16 剖分體元集合緩沖區網格分析流程圖 144
圖8.17 剖分多路徑原理示意圖 146
圖8.18 空間疊加運算示意圖 147
圖8.19 剖分體元間并運算流程圖 147
圖8.20 剖分體元集合間交運算流程圖 148
圖8.21 剖分體元集合間并運算流程圖 148
圖8.22 地理空間與剖分空間各層級網格數量對比圖 149
圖8.23 空間數據的剖分表達效果圖 150
圖8.24 剖分數據的繪制過程示意圖 151
圖8.25 剖分數據繪制的屏幕分辨率轉換示意圖 152
圖8.26 基于不同形式編碼的包含關系判斷 154
圖8.27 基于不同形式編碼的鄰域關系判斷 155
圖9.1 查詢條件轉換的一般過程 159
圖9.2 時空范圍查詢條件的分解與合并示例 161
圖9.3 并行化時空范圍查詢 161
圖9.4 時空KNN查詢區域擴展 164
圖10.1 GeoSOT-STDOM系統架構與功能模塊 168
圖10.2 基于GeoSOT-STDOM的多源異構數據集成組織 169
圖10.3 數據剖分預處理步驟 170
圖10.4 物理視圖 171
圖10.5 GeoSOT-STDOM兩層索引結構 172
圖10.6 GeoSOT-STDOM的數據分布示例 172
圖10.7 GeoSOT-STDOM的查詢處理流程 173
圖10.8 數據入庫試驗結果示意圖 175
圖10.9 全局劃分數據分布 176
圖10.10 集群節點層數據的訪問時間分布 177
圖10.11 集群節點層數據的訪問時間分布標準差 178
圖10.12 集群節點層的數據量分布
前言
第1章 概述 1
1.1 大數據與時空大數據 1
1.2 時空數據管理現狀與發展趨勢 2
1.3 時空數據庫 4
1.4 地球剖分時空數據庫 6
1.5 本章小結 7
第2章 地球空間剖分編碼 8
2.1 GeoSOT地球剖分網格的提出 8
2.2 GeoSOT地球剖分網格的設計規約 8
2.3 GeoSOT地球剖分網格的平面剖分 12
2.4 GeoSOT地球剖分網格的立體剖分 17
2.5 GeoSOT地球剖分網格編碼 34
2.6 本章小結 39
第3章 時間剖分編碼 40
3.1 時間剖分編碼的提出 40
3.2 單尺度時間剖分編碼模型 43
3.3 多尺度時間剖分編碼模型 45
3.4 時間跨度編碼 57
3.5 時間剖分編碼計算方法 59
3.6 時間剖分編碼應用方法 60
3.7 本章小結 64
第4章 時空四維剖分編碼與數據建模 65
4.1 時空對象 65
4.2 時空剖分網格與編碼 69
4.3 時空對象建模 82
4.4 時空剖分編碼生成與解碼試驗 85
4.5 本章小結 89
第5章 地球剖分時空數據庫體系架構 90
5.1 經典數據庫系統 90
5.2 分布式數據庫系統 91
5.3 云數據庫系統 95
5.4 地球剖分時空數據庫架構 97
5.5 本章小結 100
第6章 地球剖分時空數據庫存儲結構 101
6.1 典型數據庫存儲結構 101
6.2 地球剖分時空數據庫存儲結構 107
6.3 基于時空網格的數據重分布機制 111
6.4 本章小結 113
第7章 地球剖分時空數據庫索引模型 114
7.1 空間數據庫索引 114
7.2 時空數據庫索引 120
7.3 地球剖分時空索引模型 122
7.4 地球剖分時空索引構建與維護 126
7.5 本章小結 128
第8章 地球剖分時空數據庫時空關系計算 129
8.1 空間關系計算 129
8.2 時間關系計算 141
8.3 空間分析計算 144
8.4 時空網格體元關系計算 152
8.5 時空網格體元關系計算試驗 153
8.6 本章小結 156
第9章 地球剖分時空數據庫查詢策略 157
9.1 網格并行化處理策略 157
9.2 時空范圍查詢策略 158
9.3 KNN查詢 162
9.4 本章小結 167
第10章 地球剖分時空引擎原型及試驗 168
10.1 地球剖分時空引擎原型設計 168
10.2 時空數據加載試驗 174
10.3 全局數據劃分試驗 175
10.4 時空數據部署試驗 176
10.5 時空查詢與分析試驗 179
10.6 時空統計生成試驗 185
10.7 時空伴隨模式挖掘試驗 187
10.8 本章小結 191
參考文獻 192
圖目錄
圖2.1 GeoSOT剖分網格的虛擬擴展示意圖 13
圖2.2 GeoSOT剖分的第0～第3級“度”級網格 14
圖2.3 GeoSOT剖分的第10～第15級“分”級網格 15
圖2.4 GeoSOT剖分的第16～第21級“秒”級網格 15
圖2.5 GeoSOT兩極地區剖分示意圖 17
圖2.6 GeoSOT-3D立體網格剖分 18
圖2.7 地球立體空間 19
圖2.8 基于經緯度坐標的地球立體空間 19
圖2.9 GeoSOT-3D剖分0級網格 20
圖2.10 GeoSOT-3D剖分1級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 20
圖2.11 GeoSOT-3D剖分1級網格實際形狀 21
圖2.12 GeoSOT-3D剖分2級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 22
圖2.13 GeoSOT-3D剖分2級部分網格實際形狀 23
圖2.14 GeoSOT-3D剖分3級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 23
圖2.15 GeoSOT-3D剖分3級部分網格實際形狀 24
圖2.16 GeoSOT-3D剖分4級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 25
圖2.17 GeoSOT-3D剖分4級部分網格實際形狀 25
圖2.18 GeoSOT-3D剖分5級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 26
圖2.19 GeoSOT-3D剖分6級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 26
圖2.20 GeoSOT-3D剖分6級部分網格實際形狀 27
圖2.21 GeoSOT剖分7級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 27
圖2.22 GeoSOT-3D剖分7級部分網格實際形狀 28
圖2.23 GeoSOT-3D9級體塊擴展示意圖 29
圖2.24 非等距高程地球立體空間及高度域網格粒度關系示意圖 31
圖2.25 GeoSOT剖分框架的四種編碼形式 35
圖2.26 三維填充Z序曲線及其頂視圖 35
圖2.27 二進制一維編碼方案構成 36
圖2.28 GeoSOT-3D二進制三維編碼 36
圖2.29 GeoSOT剖分框架編碼間的轉換 37
圖2.30 GeoSOT剖分框架編碼與坐標系統間的轉換關系 38
圖3.1 時間剖分編碼模型總體架構 42
圖3.2 單尺度時間剖分編碼結構示意圖 43
圖目錄
圖2.1 GeoSOT剖分網格的虛擬擴展示意圖 13
圖2.2 GeoSOT剖分的第0～第3級“度”級網格 14
圖2.3 GeoSOT剖分的第10～第15級“分”級網格 15
圖2.4 GeoSOT剖分的第16～第21級“秒”級網格 15
圖2.5 GeoSOT兩極地區剖分示意圖 17
圖2.6 GeoSOT-3D立體網格剖分 18
圖2.7 地球立體空間 19
圖2.8 基于經緯度坐標的地球立體空間 19
圖2.9 GeoSOT-3D剖分0級網格 20
圖2.10 GeoSOT-3D剖分1級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 20
圖2.11 GeoSOT-3D剖分1級網格實際形狀 21
圖2.12 GeoSOT-3D剖分2級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 22
圖2.13 GeoSOT-3D剖分2級部分網格實際形狀 23
圖2.14 GeoSOT-3D剖分3級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 23
圖2.15 GeoSOT-3D剖分3級部分網格實際形狀 24
圖2.16 GeoSOT-3D剖分4級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 25
圖2.17 GeoSOT-3D剖分4級部分網格實際形狀 25
圖2.18 GeoSOT-3D剖分5級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 26
圖2.19 GeoSOT-3D剖分6級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 26
圖2.20 GeoSOT-3D剖分6級部分網格實際形狀 27
圖2.21 GeoSOT剖分7級網格立體視圖（a）和頂視圖（b） 27
圖2.22 GeoSOT-3D剖分7級部分網格實際形狀 28
圖2.23 GeoSOT-3D9級體塊擴展示意圖 29
圖2.24 非等距高程地球立體空間及高度域網格粒度關系示意圖 31
圖2.25 GeoSOT剖分框架的四種編碼形式 35
圖2.26 三維填充Z序曲線及其頂視圖 35
圖2.27 二進制一維編碼方案構成 36
圖2.28 GeoSOT-3D二進制三維編碼 36
圖2.29 GeoSOT剖分框架編碼間的轉換 37
圖2.30 GeoSOT剖分框架編碼與坐標系統間的轉換關系 38
圖3.1 時間剖分編碼模型總體架構 42
圖3.2 單尺度時間剖分編碼結構示意圖 43
圖6.1 基于關系型數據庫的時空數據存儲管理系統分類 101
圖6.2 基于數據模型的NoSQL 數據庫系統分類 104
圖6.3 不同子劃分單元上數據訪問頻率分布示例 109
圖7.1 R樹索引結構 114
圖7.2 分布式存儲系統中名稱節點與數據節點 115
圖7.3 二維與三維Z階曲線 117
圖7.4 Geohash兩種常見的編碼形式 118
圖7.5 二維與三維Hilbert曲線 119
圖7.6 S2值生成流程 120
圖7.7 地球剖分網格兩級索引結構 123
圖7.8 空間域四叉樹劃分的不均衡現象（θ=5） 124
圖7.9 索引鍵結構 126
圖7.10 基于MapReduce的時空網格索引并行構建 127
圖8.1 兩種不同的空間關系示意圖 129
圖8.2 網格膨脹結果示意圖 130
圖8.3 兩個實體的Voronoi邊界終止情形示意圖 131
圖8.4 兩個實體對象的球面Voronoi計算結果圖 132
圖8.5 含有空洞的對象Voronoi圖 133
圖8.6 實體之間相離關系的四種情形 134
圖8.7 實體之間相接關系的三種情形 135
圖8.8 實體之間相交關系的四種情形 135
圖8.9 實體之間包含關系的四種情形 136
圖8.10 膨脹路徑逆向追溯的過程圖 138
圖8.11 兩個實體形心之間的方位關系示意圖 139
圖8.12 邊界的方位分類模板示意圖 139
圖8.13 實體對象的方位關系判斷方法示意圖 140
圖8.14 實體對象的方位關系定量計算方法示意圖 140
圖8.15 Allen提出的13種時態關系 141
圖8.16 剖分體元集合緩沖區網格分析流程圖 144
圖8.17 剖分多路徑原理示意圖 146
圖8.18 空間疊加運算示意圖 147
圖8.19 剖分體元間并運算流程圖 147
圖8.20 剖分體元集合間交運算流程圖 148
圖8.21 剖分體元集合間并運算流程圖 148
圖8.22 地理空間與剖分空間各層級網格數量對比圖 149
圖8.23 空間數據的剖分表達效果圖 150
圖8.24 剖分數據的繪制過程示意圖 151
圖8.25 剖分數據繪制的屏幕分辨率轉換示意圖 152
圖8.26 基于不同形式編碼的包含關系判斷 154
圖8.27 基于不同形式編碼的鄰域關系判斷 155
圖9.1 查詢條件轉換的一般過程 159
圖9.2 時空范圍查詢條件的分解與合并示例 161
圖9.3 并行化時空范圍查詢 161
圖9.4 時空KNN查詢區域擴展 164
圖10.1 GeoSOT-STDOM系統架構與功能模塊 168
圖10.2 基于GeoSOT-STDOM的多源異構數據集成組織 169
圖10.3 數據剖分預處理步驟 170
圖10.4 物理視圖 171
圖10.5 GeoSOT-STDOM兩層索引結構 172
圖10.6 GeoSOT-STDOM的數據分布示例 172
圖10.7 GeoSOT-STDOM的查詢處理流程 173
圖10.8 數據入庫試驗結果示意圖 175
圖10.9 全局劃分數據分布 176
圖10.10 集群節點層數據的訪問時間分布 177
圖10.11 集群節點層數據的訪問時間分布標準差 178
圖10.12 集群節點層的數據量分布
展開全部
地球剖分時空數據庫導論 節選
第1章概述 1.1大數據與時空大數據 隨著信息技術快速發展，無所不在的傳感器網產生了反映自然和人類活動的百萬兆（TB）級到十億兆（PB）級，乃至萬億兆（EB）級數據。2008年9月，Nature上刊登了一篇名為BigData：Wiklomlcs的文章，“大數據”一詞由此拉開序幕。2011年2月，Science 也出版了專刊Dealing with Data。2012年3月，美國投資2億美元啟動大數據研究和發展計劃，旨在提高和改進人們從大數據中獲取知識的能力。面對大數據時代的挑戰與機遇，國際上的專家學者針對大數據處理開展了一系列的探索和研究。2012年，在印度首都新德里舉行的“首屆大數據分析國際會議”上，與會代表達成共識，認為大數據的表達、檢索、挖掘是大數據處理面臨的三大挑戰。 目前，對大數據的研究已經逐漸發展成為信息科學的主要研究熱點之一。然而，迄今為止，“大數據科學”尚未有統一的定義。但是，科學家普遍認為它是以海量的多元異構數據為主要研究對象，以大數據的存儲、處理和理解方法為主要研究內容，以新興的計算技術為主要研究工具，以擴展人類對數據的利用能力為主要目標的一門新興的綜合性學科。它主要針對當前海量（volume）、多元（variety）和高速更新（velocity）數據處理的瓶頸問題，重點研究如何將當前高速發展的計算技術用于數據處理與挖掘、有效地利用數據、從海量多元的數據本身去發現新的知識。 越來越多的數據使世界進入真正的大數據時代。其中，大量與時空位置有關的數據稱為時空大數據。據不完全統計，全世界80%以上的數據都與位置、時間相關。因此，時空大數據也是大數據的重要組成部分。時空大數據由于其所在空間的空間實體和空間現象在時間、空間和屬性三個方面的固有特征，呈現出多維、語義、時空動態關聯的復雜性。因此，時空大數據多維關聯描述的形式化表達、關聯關系動態建模與多尺度關聯分析方法、時空大數據協同計算與重構等都是時空大數據研究的重點和熱點： （1）時空大數據包含對象、過程、事件在空間、時間、語義等方面的關聯關系。 （2）時空大數據具有時變、空變、動態、多維演化等特點，這些基于對象、過程、事件的時空變化是可度量的，其變化過程可作為事件來描述，通過對象、過程、事件的關聯映射，可建立時空大數據的動態關聯模型。 （3）時空大數據具有多尺度特性，可建立時空大數據時空演化關聯關系的尺度選擇機制；針對不同尺度時空大數據的時空演化特點，可實現對象、過程、事件關聯關系的尺度轉換與重建，進而實現對時空大數據的多尺度關聯分析。 （4）時空大數據時空變化具有多類型、多尺度、多維、動態關聯等特點，對關聯約束可進行面向任務的分類分級，建立面向任務的關聯約束選擇、重構與更新機制，根據關聯約束之間的相關性，可建立面向任務的關聯約束啟發式生成方法。 （5）時空大數據具有時間和空間維度上的特點，實時地抽取階段行為的時空特征，以及參考時空關聯約束建立態勢模型，實時地覺察、理解和預測導致某特定階段行為發生的態勢。可針對時空大數據事件理解與預測問題，研究空間大數據事件行為的本體建模和規則庫構建，為異常事件的模式挖掘和主動預警提供知識保障；可針對相似的行為特征、時空約束和事件級別，來挖掘事件模式并構建大尺度事件及其應對方案的規則庫。 1.2時空數據管理現狀與發展趨勢 1.時空數據模型的發展 時間、空間、屬性是空間對象的固有特性。將時間用于空間對象的歷史序列，*簡單的方法就是米用快照瀏覽模式，即同樣的地理信息系統（geographic information system，GIS）空間數據，均按不同時相單獨保存。隨著時間序列的增長，這種管理方式所產生的數據量驚人。當需要對空間數據進行時間鉆取操作以觀察歷史變化時，這種快照方式缺乏時空語義，難以反映空間對象時間序列的前后變化及其關系。這種GIS只是解決了海量數據的存儲問題，無法呈現空間對象的歷史追溯過程。因此，人們開始研究時空數據模型（spatial-temporal data model，STDM）來解決上述問題。 對時空數據模型的研究，始于20世紀70年代末。Berry于1964年提出了能夠管理時空數據的地理時空矩陣模型；Thrift于1977年提出了“TGIS3”的概念；Longan從時變數據存儲的角度出發，總結了時空立方體、快照序列、基態修正和時空復合共四種時態數據模型；Worboys建立了時空對象模型；Donna提出了一種基于事件的時空數據模型ESTDM，表達了離散時空對象的等級結構，將每個柵格的屬性記錄到數組中，以表達記錄隨時間變化的地理現象；Raper等開發了一種面向對象的地形數據模型OOgeomorph；May提出了一種集對象模型與連續場模型于一體的概念框架，并以暴雨為例，闡述了表達事件與過程的動態地理現象的方法。許多學者對時空數據模型有著廣泛的關注，并推出了許多新的模型。其中，比較典型的有快照模型、修正基態模型、時空復合數據模型、基于事件的時空數據模型、三維模型、歷史圖形模型、對象關系模型、面向對象的時空數據模型、聯合時空數據模型和移動數據對象模型。針對時空大數據云計算和并行處理的要求，為此，Zhu Dingju提出了云并行時空數據模型的概念、劃分方法和數學公式，以智能地找到云并行時空數據模型的*佳參數，用于解決云并行計算環境中并行加速率或并行效率*高的問題的數據模型。 目前，實現大規模時空數據存儲管理主要有兩種方式：**種是結合已有的時空索引方法，基于通用的大數據存儲管理系統對其進行改造，使之適用于時空數據；另一種是建立單獨的分布式并行時空索引結構，不依賴于現有系統，而形成大規模時空數據存儲管理的專用系統。 2.時空數據管理面臨的挑戰 隨著數據量級從百萬兆（TB）級到十億兆（PB）級、萬億兆（EB）級的爆炸式增長，時空數據的組織、存儲、管理模式和技術體系都將面臨空前的挑戰。 1）時空數據組織問題 長期以來，地理信息科學領域研究傾向于關注空間屬性。在很多傳統空間應用中，由于空間數據的采樣時間間隔較長，時間信息通常只是作為空間對象的屬性之一，用于標識空間數據的采樣時間點。隨著泛在感知系統的發展和普及，使得連續地、近實時地采集位置信息成為可能，由此產生了大量具有高時空分辨率的數據，傳統空間應用中對時間信息的組織方式難以對這些豐富的信息進行充分利用。 時空數據應用往往是同時基于空間維和時間維，所以時空一體化組織需求越來越迫切。然而，現有研究受傳統空間應用的影響，在數據組織時雖對空間屬性和時間屬性的整合展開了嘗試，但大部分采用的是時空分治的思想，即以空間優先或時間優先的方式進行數據組織。這種數據組織方式使得空間維和時間維不具備同等權重，難以為后續基于時空范圍的數據快速存取和時空高效應用提供有效的底層組織機制。 2）時空數據存儲管理問題 經典的集中式架構已經很難應對大規模時空數據存儲管理需求。分布式云存儲環境下的NoSQL數據系統，具有水平可擴展性強、并發性能好、數據模型靈活等優點，非常適合于大規模數據存儲管理。然而，分布式NoSQL數據存儲并非專門針對時空數據設計，直接利用這些數據系統存儲管理時空數據仍存在一系列技術瓶頸。 （1）難以保證時空數據的局部性。NoSQL數據系統通過劃分策略（partitioning），將大規模數據集劃分為大小可管理的子數據集，并部署到集群的多個服務器節點上，為系統的水平可擴展性提供解決方案；同時，系統利用數據的均勻分布將負載壓力分散到集群中不同的節點上，以平衡負載，應對高并發訪問場景。 NoSQL數據存儲的劃分機制主要是為了讓數據均勻地分布在集群中。然而，由于分布式NoSQL數據存儲并非專門針對時空數據設計，其劃分時沒有考慮數據的時空鄰近性。因此，在數據劃分過程中，可能使得一些原本在時空上相鄰的數據對象被分至不同的子劃分塊中，存儲到不同的服務器節點上。這種數據分布方式使得時空應用中數據取回代價大。考慮以下應用場景：查詢17～18時經過機場附近的出租車，當時空數據分散在大量不同的子劃分塊時，面對上述時空查詢，即使只對較小時空范圍的數據進行取回，仍需要訪問大量的子劃分塊，磁盤訪問I/O代價很大。 （2）時空鄰近性與負載均衡的權衡問題。為保持數據良好的局部性，針對上述問題，許多研究將空間上或時空上鄰近的數據對象盡可能存儲在同一子劃分塊。通過這種方式，上述時空范圍查詢操作，只需要訪問指定時空范圍與查詢條件對應的子劃分塊，這樣大大減少了對大量無效的子劃分塊讀取，從而提高時空查詢的效率。 然而，將時空鄰近的數據存儲在一起將帶來另一個挑戰，即數據傾斜問題。感知設備節點的空間不均勻分布、人類移動模式與城市結構的強相關，以及熱點事件的產生，都是驅動特定時空范圍內數據讀寫訪問請求遠大于其他時空范圍的因素。如基站分布密度在地理空間上存在的區域不平衡性（10～100倍差異），使得移動手機蜂窩基站數據產生，城市中心地區遠多于郊區；每天早晚高峰時期，城市居民對特定路段擁堵情況發出查詢請求；數萬人在演出活動結束后發送打車請求等等。這些場景中，當數據按照時空鄰近性存儲時，將不可避免地使得存儲相應時空范圍的子劃分塊熱度極高，導致集群中相應服務器節點過載。 （3）位置語義決定的數據訪問模式帶來周期性空間熱點問題。時空應用中天然存在著動態熱點。除了熱點事件的產生之外，其他許多空間熱點在時間維上都具有周期性規律。這些具有周期性規律的熱點，通常是由空間位置語義決定的。例如，通過對北京微博簽到數據分析，研究人員發現，居民傾向于選擇在下午時段內，在繁華的商業區進行社交活動，簽到數據在11～17時主城區的繁華商業地段這一時空范圍內存在熱點。若數據按照空間鄰近性存儲，相應空間范圍將在11～17點產生大量數據讀寫請求，而在其他時間段產生的數據訪問請求較少，且該規律呈現出周期性特點。面對這一問題，現有研究在存儲管理時空數據時，通常利用不斷分裂子劃分塊來消除熱點影響，很少利用空間熱點的周期性特征。 3）時空數據應用問題 現有NoSQL數據存儲提供的是鍵值對（key-value）模式的查詢，基于行鍵的數據查詢非常高效，但并不天然支持除行鍵之外其他列上的索引，其在多維度復雜查詢上具有局限性。當要進行多維度查詢時，需要對整個表進行掃描，這樣將導致查詢效率低下。因此，其并不適用于具有多維度特征的時空數據查詢應用。 除此之外，考慮到時空數據的龐大規模，為了實現高效的時空應用，需要充分發揮分布式數據存儲管理平臺的并行計算優勢。以Hadoop框架和MapReduce模型為代表，它們為并行化時空查詢與分析應用提供了有效機制，但現有研究中面向大規模時空數據的應用方法還不夠完善，尚未能充分發揮分布式系統架構的并行計算優勢。 時空數據模型能夠對時間、空間和屬性語義等方面的數據實施有效的組織和管理，是能客觀、完整地模擬現實地理世界的數據模型，是應對大數據挑戰的主要技術抓手，可為時空大數據的組織、存儲和管理提供高效的解決方案。在有效組織管理的基礎上，通過時空數據建模，可以利用時空大數據快速直觀地反映動態變化目標的多時態性和分布性，在航空航天、航海、交通、國土、市政、物流以及救災等領域有著廣闊的應用前景。 1.3時空數據庫 1.時空數據庫的概念 時空數據庫是專門用于處理時空對象的存儲、訪問、索引、查詢的數據庫。從發展趨勢上看，時空數據庫可以看作是空間數據庫的擴展，因為研究時空數據庫的方法常常是基于空間數據庫現有方法的拓展，如R樹索引、過濾-精煉的查詢處理機制等。在此基礎上，時空數據模型必須能夠捕捉時空對象的特性并加以處理，而且能夠表達時空對象的語法和語義；時空數據索引必須能夠提供高效的時空數據檢索機制；時空操作和時空查詢需要
書友推薦
- >
月亮與六便士
- >
月亮虎
- >
伊索寓言-世界文學名著典藏-全譯本
- >
苦雨齋序跋文-周作人自編集
- >
伯納黛特,你要去哪(2021新版)
- >
龍榆生：詞曲概論/大家小書
- >
朝聞道
- >
山海經
本類暢銷
