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基于NoSQL的分布式R*树索引构建与应用研究

         
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针对当前空间填充曲线(Space-Filling Curve,SFC)类NoSQL空间索引对复杂几何索引支持较差、字典序映射成本较高等问题,该文提出一种基于NoSQL的分布式R*树空间索引。基于NoSQL的分区存储模式,通过优化后的STR(Sort Tile Recursive)均衡策略配置分布式R*树,借助R*树路径实现索引、数据的编码存储,并提出批处理模式的索引并行构建方法;借助NoSQL的SSPT(Server-Side Scripts)计算框架构建查询、应用并行处理机制。选用土地利用、规划数据进行对比实验,结果表明:该索引的平均构建耗时为GeoMesa的30.0%,500万量级下耗时仅为GeoMesa的18.6%;执行MBR查询、多边形几何查询、最邻近查询的平均耗时分别为GeoMesa的26.5%、53.4%、52.3%;执行自然资源开发项目合规性审查应用的平均耗时分别为ArcGIS、GeoMesa的10.6%、72.7%。该索引在构建性能、空间查询性能以及应用性能方面均具有优越性,能为基于NoSQL的海量空间数据高性能存储、检索与应用提供一种优良解决方案。

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