基于PostgreSQL/PostGIS的原生轨迹数据库研究

摘要

移动定位设备已经在人们的日常生活之中被广泛应用，例如:车辆跟踪、出行规划、迷路应对、社交游戏等。定位设备产生的海量轨迹数据在很多领域都具有重要的研究意义，例如交通流研究、动物迁徙、人类行为等。如何对轨迹数据进行有效的收集、存储、查询、分析是当前时空数据库研究中的热点问题。
　　本文对现有的轨迹数据的管理方式进行了全面的分析和比较，在此基础之上提出了一种轨迹数据的存储方法，同时，设计了一种轨迹数据模型，包括逻辑模型设计与物理存储模型设计。根据轨迹的特点，设计了查询语句规范，包括轨迹的构建、更新与删除，点与轨迹查询，区域与轨迹查询，轨迹间查询等操作规范。为提高查询效率，分别在轨迹的时间和空间属性建立索引。
　　根据设计的轨迹模型，在PostgreSQL/PostGIS空间数据库系统中建立原生轨迹数据库，包括轨迹数据类型的实现、查询接口的实现等，并将大量的真实轨迹数据导入原生轨迹数据库中，最终对数据库的性能进行测试。
　　通过实验得出以下结论，兴趣点查询、区域查询、轨迹间查询耗时依次增加，查询耗时与轨迹数据量成比例增长。本文提出的轨迹数据模型，弥补了前人研究的不足，大大节省物理存储空间，并为轨迹的时空查询提供了极大的便利，具有较强的可操作性，支持跨平台操作。在未来研究中，可以优化轨迹索引，进一步提高轨迹查询速度。

目录

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摘要

第一章 绪论

1．1 背景

1．2 问题描述与研究意义

1．3 轨迹数据库的研究现状

1．3．1 轨迹数据

1．3．2 轨迹数据存储系统

1．3．3 轨迹索引

1．4 研究内容与思路

1．4．1 研究内容

1．4．2 研究思路与方法

第二章 原生轨迹数据类型设计

2．1 轨迹数据类型的概念模型

2．2 原生轨迹数据类型的物理存储模型

2．3 STSQL规范

2．3．1 轨迹模型的WKT、WKB格式

2．3．2 轨迹数据基本操作规范

2．3．3 轨迹构建、更新和删除语句规范

2．3．4 轨迹查询

第三章 轨迹模型在原生数据库中的实现

3．1 PostgreSQL的扩展方式简介

3．1．1 自定义类型

3．1．2 自定义函数

3．1．3 过程语言函数

3．2 数据类型自定义实现

3．2．1 轨迹Trajectory类型实现

3．2．2 轨迹段Stretch类型实现

3．2．3 位置Location类型实现

3．3 轨迹数据构建实现

3．4 索引实现

3．5 查询接口的算法及实现

3．5．1 兴趣点查询实现

3．5．2 区域查询实现

3．5．3 轨迹间查询实现

第四章 原生轨迹数据库性能

4．1 测试用例

4．2 物理空间占用

4．3 查询效率

第五章 结论与展望

5．1 结论

5．2 存在问题及展望

参考文献

攻读学位期间取得的研究成果

致谢