为提高网格环境下海量空间数据管理与并行化处理效率,将网格环境下的分布并行处理技术与空间索引相融合,提出了一种空间索引框架(grid slot and hash Rtree,GSHR-Tree).该索引树结构基于散列hash表和动态空间槽,结合R树结构的范围查询...为提高网格环境下海量空间数据管理与并行化处理效率,将网格环境下的分布并行处理技术与空间索引相融合,提出了一种空间索引框架(grid slot and hash Rtree,GSHR-Tree).该索引树结构基于散列hash表和动态空间槽,结合R树结构的范围查询优势和哈希表结构的高效单key查询,分析改进了索引结构的组织和存储.构造了适合于大规模空间数据的网格并行空间计算的索引结构,该索引树算法根据空间数据划分策略,动态分割空间槽,并将它们映射到多个节点机上.每个节点机再将其对应空间槽中的空间对象组织成R树,以大节点R树方式在多个节点上分布索引数据.以空间范围查询并行处理的系统响应时间为性能评估指标,通过模拟实验证明,该GSHR-Tree索引满足了当前网格环境空间索引的需要,并具有设计合理、性能高效的特点.展开更多
文摘为提高网格环境下海量空间数据管理与并行化处理效率,将网格环境下的分布并行处理技术与空间索引相融合,提出了一种空间索引框架(grid slot and hash Rtree,GSHR-Tree).该索引树结构基于散列hash表和动态空间槽,结合R树结构的范围查询优势和哈希表结构的高效单key查询,分析改进了索引结构的组织和存储.构造了适合于大规模空间数据的网格并行空间计算的索引结构,该索引树算法根据空间数据划分策略,动态分割空间槽,并将它们映射到多个节点机上.每个节点机再将其对应空间槽中的空间对象组织成R树,以大节点R树方式在多个节点上分布索引数据.以空间范围查询并行处理的系统响应时间为性能评估指标,通过模拟实验证明,该GSHR-Tree索引满足了当前网格环境空间索引的需要,并具有设计合理、性能高效的特点.
