Under de senaste åren har det skett en enorm tillväxt inom området för inomhus- och utomhuspositioneringssensorer som kontinuerligt producerar enorma volymer av banadata som har använts inom många områden såsom platsbaserade tjänster eller platsinformation. Trajectory data är massivt ökat och semantiskt komplicerat, vilket innebär en stor utmaning för spatio-temporal data indexering. I detta dokument föreslås en metod för indexering av spatiotemporala data, HBSTR-tree, som är en hybridindexstruktur med spatiotemporala R-tree, B*-tree och Hash-tabell. För att förbättra indexgenerering effektivitet, snarare än att direkt infoga bana punkter, vi grupperar på varandra följande bana punkter som noder enligt deras spatio-temporal semantik och sedan infoga dem i spatio-temporal R-träd som blad noder. Hash tabell används för att hantera de senaste blad noderna för att minska frekvensen av insättning. Ett nytt spatio-temporalt intervallkriterium och ett nytt subalgoritm för nodchoosing föreslås också för att optimera spatio-temporala R-trädstrukturer. Dessutom är ett B*-träd sub-index av blad noder byggt för att ifrågasätta banor riktade objekt effektivt. Dessutom föreslås ett databaslagringssystem baserat på en DBMS av NoSQL-typ för molnlagring. Experimentella resultat visar att HBSTR-trädet överträffar TB*-trädet i vissa avseenden såsom genereringseffektivitet, frågeprestanda och frågetyp.
- Ke et al. - Vad är det? REF föreslår en hybrid indexstruktur som kallas HBSTR-träd, som kombinerar hashtabell, B*-träd, och spatiotemporal R-träd, och genomfört en praktisk lagringsschema för massiva bana data baserat på MongoDB.
A Hybrid Spatio-Temporal Data Indexing Method for Trajectory Databases
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}