基于不均匀空间划分和R树的时空索引

来源：计算机研究与发展杂志2019年第3期北京时间：

作者：赵馨逸,黄向东,乔嘉林,康荣,李娜,王建民,

摘要：随着移动互联网以及物联网的发展，越来越多的移动设备都内置GPS服务，从而产生了大量的时空数据.这些数据体量大、分布不均匀且带有时间和空间经纬度等多维属性.传统的时空索引还有很多问题有待解决，例如难以处理大规模数据、无法同时处理时间和空间维度等.基于Geohash和R-Tree，提出一种2层时空索引GRIST(GeohashandR-Treebasedindexforspatio-temporaldata)，第1层是空间索引，它将空间划分为不同大小的网格并使用Geohash进行编码；第2层是时间索引，由R-Tree构成，不同R-Tree索引不同网格里的数据.GRIST索引支持面向时间和面向时空的查询.在大量随机数据和真实Uber数据上的实验表明：GRIST在索引的构建效率上较于GeoMesa和PostGIS系统可以提升10～45倍，在查询效率上可以提升2～4倍.

关键词：时空数据, 时空索引, 时空范围查询, 轨迹查询, 分布式数据管理,