面向分布式列式存储的轨迹大数据k近邻查询
面向分布式列式存储的轨迹大数据k近邻查询
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DOI：
10.13203/j.whugis20200136
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
吴华意
中科院分区：
文献类型：
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作者：
余列冰;向隆刚;孙尚宇;关雪峰;吴华意
针对轨迹大数据的高效点-轨迹k近邻(point to trajectory k nearest neighbor,P2T_kNN)查询处理需求,提出了一种融合时空剖分和轨迹分段的轨迹组织方法,其核心思想是在对轨迹作时间剖分的基础上,利用离散全球网格系统(discrete global grid system,DGGS)在空间上进行再次剖分,从而利用两次剖分得到的时空单元编码来索引落入其中的轨迹片段。在此基础上利用分布式列式存储技术设计了面向轨迹大数据的P2T_kNN查询处理框架,提出了一种顾及轨迹数据空间分布的自适应空间单元搜索算法,即通过分析轨迹数据在给定时间约束下的空间分异特征,动态调整空间单元的搜索步长,从而提升了轨迹稀疏区域的处理效率。针对亿级轨迹的实验结果表明,该方法适用于轨迹大数据的P2T_kNN查询处理,在轨迹稠密与稀疏区域的平均查询响应时间均小于1 s。