[发明专利]面向NoSQL数据库的将地理空间数据一维化的GeoHash编码方法

说明书

本发明公开了一种面向NoSQL数据库的地理空间数据一维化GeoHash编码方法，首先依据空间分布的历史统计数据生成标准GeoHash编码到平衡GeoHash编码的编码映射表；然后以平衡GeoHash编码为关键字将空间数据存储在NoSQL数据库中；进行空间查询时，将空间范围转化为平衡GeoHash编码空间上一系列GeoHash值区间，针对每个GeoHash值区间生成一个NoSQL数据库支持的Scan查询。与标准GeoHash编码相比，以该平衡GeoHash编码为关键字将地理空间点要素存储在HBase等NoSQL数据库中，再利用本发明的空间范围查询方法，可以获得更高的空间查询效率和更短的查询响应时间。

技术领域

本发明属于空间数据存储与管理技术领域，尤其涉及一种面向NoSQL数据库的地理空间数据一维化GeoHash编码方法。

背景技术

高分辨率对地观测、遥感、导航定位和移动互联网等技术的不断发展极大地丰富了地理空间数据的产生渠道、提高了地理空间数据的产生速度，因此给地理空间数据的存储、查询、处理和分析带来了挑战。以HBase为代表的分布式NoSQL数据库具有良好的可伸缩性和可扩展性，能够有效地存储大规模数据，并且支持数据的高速写入和基于键值的快速查询。因此NoSQL数据库在空间大数据存储和管理领域将具有良好的应用前景。但另一方面，HBase等NoSQL数据库都是基于一维的Key-Value对形式组织数据，因此只对一维数据的存储和查询提供了良好地支持；而地理空间数据是二维或三维数据，直接存储于NoSQL数据库并实现空间查询难度较大。

针对上述问题一种常用的解决方法是利用Gustavo Niemeyer发明的标准GeoHash编码技术将地理空间数据一维化，即将每个地理空间数据对应一个标准GeoHash编码，然后以该GeoHash编码为Key，将空间要素作为Value，存储到NoSQL数据库中。在实施空间查询时，将二维的区域查询转化为一维GeoHash编码空间上的多个一维区间查询。这种常用方法将全球地理范围划分为大小相等的矩形，并按照Morton编码为每个矩形指定一个二进制编码，称为标准GeoHash编码。由于实际的地理空间数据在全球范围内一般并非均匀分布，因此如果按照标准GeoHash编码规定的方法将全球划分为多个等大小矩形，则有的矩形包含的地理空间数据多，有的包含的少。结果导致有的一维Key区间对应的数据很多，有的区间对应的数据很少，执行查询任务时有的线程任务繁重，有的线程几乎空转。因此这种数据的不均匀性会大大降低上述常用地理空间数据存储方法的空间查询效率。

综上所述，现有的地理空间数据一维化GeoHash编码方法没有考虑数据的空间分布不均匀性，如果直接应用在NoSQL数据库中将会使空间查询效率较低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种面向NoSQL数据库的地理空间数据一维化GeoHash编码方法，旨在解决现有的数据的不均匀性会降低NoSQL数据库的空间查询效率的问题。

本发明是这样实现的，一种面向NoSQL数据库的地理空间数据一维化GeoHash编码方法，所述面向NoSQL数据库的地理空间数据一维化GeoHash编码方法包括以下步骤：

步骤一，依据地理空间点要素空间分布的历史统计数据将标准GeoHash编码转换成平衡GeoHash编码，并得到一张两者之间的映射表，称为编码映射表；

步骤二，需要入库的地理空间点要素通过查编码映射表绑定一个平衡GeoHash编码，然后以平衡GeoHash编码为关键字将空间点要素存储在HBase等NoSQL数据库中；

步骤三，当对NoSQL数据库中存储的空间点要素数据进行空间范围查询时，将作为查询条件的空间范围转化为平衡GeoHash编码一维空间上一系列取值区间，然后针对每个取值区间生成一个对应的区间Scan查询，再进行精细过滤获得最终查询结果。

进一步，所述将标准GeoHash编码转换成平衡GeoHash编码并生成编码映射表的方法具体包括：