| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 时空数据模型国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 NoSQL研究现状 | 第12页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第13-14页 |
| 2 时空数据概念、特点与模型 | 第14-30页 |
| 2.1 时空数据概念与特点 | 第14-17页 |
| 2.1.1 空间信息及其语义表达 | 第15-16页 |
| 2.1.2 时间信息及其语义表达 | 第16-17页 |
| 2.2 时空数据模型与存储 | 第17-23页 |
| 2.2.1 序列快照模型 | 第18页 |
| 2.2.2 基态修正和时空复合模型 | 第18-20页 |
| 2.2.3 面向对象的时空数据模型 | 第20-21页 |
| 2.2.4 基于事件的时空数据模型 | 第21-22页 |
| 2.2.5 基于图的时空数据模型 | 第22-23页 |
| 2.3 NoSQL数据库 | 第23-29页 |
| 2.3.1 NoSQL概述 | 第23页 |
| 2.3.2 NoSQL的优势 | 第23-24页 |
| 2.3.3 CAP, ACID与BASE理论 | 第24-26页 |
| 2.3.4 NoSQL数据模型及分类 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于NoSQL的时空数据模型与存储架构 | 第30-34页 |
| 3.1 总体要求与功能 | 第30-31页 |
| 3.1.1 总体要求 | 第30页 |
| 3.1.2 功能设计 | 第30-31页 |
| 3.2 总体架构 | 第31-33页 |
| 3.2.1 数据源 | 第31-32页 |
| 3.2.2 存储层 | 第32页 |
| 3.2.3 接口层 | 第32-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于Hadoop和MongoDB的时空模型与存储 | 第34-58页 |
| 4.1 Hadoop简述 | 第34-41页 |
| 4.1.1 HDFS Federation | 第35-38页 |
| 4.1.2 YARN(MapReduce NextGen) | 第38-41页 |
| 4.2 MongoDB介绍 | 第41-45页 |
| 4.2.1 MongoDB基本概念与特点 | 第41页 |
| 4.2.2 MongoDB集群 | 第41-45页 |
| 4.3 结合Hadoop和Mongodb的时空数据模型构建 | 第45-56页 |
| 4.3.1 总体设计 | 第45-46页 |
| 4.3.2 时空数据建模 | 第46-52页 |
| 4.3.3 时空数据计算模型 | 第52-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 5 基于Neo4j图数据库的时空模型 | 第58-70页 |
| 5.1 图数据库简述 | 第58-60页 |
| 5.2 基于Neo4j图数据库的时空数据模型构建 | 第60-62页 |
| 5.2.1 基于图数据库的时间表达 | 第60-61页 |
| 5.2.2 基于图数据库的空间表达 | 第61-62页 |
| 5.3 基于图数据库的时空数据模型应用 | 第62-68页 |
| 5.3.1 时空数据图模型构建 | 第62-64页 |
| 5.3.2 时空数据计算和分析 | 第64-65页 |
| 5.3.3 Neo4j Spatial在时空数据处理中的应用 | 第65-66页 |
| 5.3.4 基于Neo4j时空数据处理的架构 | 第66-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 6 原型系统搭建与测试 | 第70-84页 |
| 6.1 原型系统搭建 | 第70-77页 |
| 6.2 测试过程与分析 | 第77-81页 |
| 6.3 本章小结 | 第81-84页 |
| 7 总结与展望 | 第84-86页 |
| 7.1 工作总结 | 第84页 |
| 7.2 工作展望 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 附录 | 第92页 |
| A. 作者在攻读学位期间内发表的论文目录 | 第92页 |
