基于Gray曲线和四叉树的共享单车海量数据时空索引

摘要

cqvip:共享单车位置数据是一种典型的物联网大数据,其大规模高速存取是共享单车实时监管的一个关键问题。为了满足共享单车状态监测的实时流处理和海量数据存储等要求,采用基于云计算的分布式NoSQL数据库方案。由于HBase采用行键作为唯一主键和键-值处理方式,难以有效支持共享单车的多维时空数据管理与复杂查询。因此采用Gray曲线进行多维数据空间分割,通过子空间编码建立基于四叉树的子空间索引,提高子空间查询效率,满足时空数据查询需求。