基于关系型数据库的空间数据存储与处理是地理信息系统(geographic information system,GIS)领域的主流模式,但伴随着物联网、移动互联网、云计算及空间数据采集技术的发展,空间数据已从海量特征转变为大数据特征,对空间数据的存储和管...基于关系型数据库的空间数据存储与处理是地理信息系统(geographic information system,GIS)领域的主流模式,但伴随着物联网、移动互联网、云计算及空间数据采集技术的发展,空间数据已从海量特征转变为大数据特征,对空间数据的存储和管理在数据量和处理模式上提出了新的挑战。首先分析了基于传统的集中式存储与管理模式在处理和应用大数据方面的局限性,包括存储对象的适应性、存储能力的可扩展性及高并发处理能力要求;然后在分析当前几大主流NoSQL数据库特点的基础上,指出了空间大数据基于NoSQL数据库的单一存储模式在数据操作方式、查询方式和数据高效管理方面存在的局限性;最后结合GIS领域空间大数据存储对数据库存储能力的可扩展性及数据处理和访问的高并发要求,提出基于内存数据库和NoSQL数据库的空间大数据分布式存储与综合处理策略,并开发了原型系统对提出的存储策略进行可行性和有效性进行了验证。展开更多
文摘基于关系型数据库的空间数据存储与处理是地理信息系统(geographic information system,GIS)领域的主流模式,但伴随着物联网、移动互联网、云计算及空间数据采集技术的发展,空间数据已从海量特征转变为大数据特征,对空间数据的存储和管理在数据量和处理模式上提出了新的挑战。首先分析了基于传统的集中式存储与管理模式在处理和应用大数据方面的局限性,包括存储对象的适应性、存储能力的可扩展性及高并发处理能力要求;然后在分析当前几大主流NoSQL数据库特点的基础上,指出了空间大数据基于NoSQL数据库的单一存储模式在数据操作方式、查询方式和数据高效管理方面存在的局限性;最后结合GIS领域空间大数据存储对数据库存储能力的可扩展性及数据处理和访问的高并发要求,提出基于内存数据库和NoSQL数据库的空间大数据分布式存储与综合处理策略,并开发了原型系统对提出的存储策略进行可行性和有效性进行了验证。
