云环境下海量GIS时空数据存储方法的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 缩略语对照表 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.1 时空数据模型研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 时空大数据研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第18页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第18-21页 |
| 第二章 时空数据相关介绍 | 第21-33页 |
| 2.1 时空数据概念 | 第21-23页 |
| 2.1.1 空间信息及其语义 | 第21-22页 |
| 2.1.2 时间信息及其语义 | 第22-23页 |
| 2.2 时空数据模型 | 第23-28页 |
| 2.2.1 时空立方体模型 | 第24页 |
| 2.2.2 序列快照时空模型 | 第24-25页 |
| 2.2.3 基态修正时空模型 | 第25-26页 |
| 2.2.4 面向对象的时空数据模型 | 第26页 |
| 2.2.5 事件时空数据模型 | 第26-27页 |
| 2.2.6 图谱时空数据模型 | 第27-28页 |
| 2.3 时空索引 | 第28-31页 |
| 2.3.1 基于R-树的时空索引 | 第28-29页 |
| 2.3.2 基于空间填充曲线的时空索引 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 海量GIS时空数据存储方案 | 第33-53页 |
| 3.1 海量时空数据特征和存储需求 | 第33-36页 |
| 3.1.1 海量时空数据特征 | 第33-34页 |
| 3.1.2 海量时空数据存储需求 | 第34-36页 |
| 3.2 传统空间数据存储方案介绍 | 第36-39页 |
| 3.3 ST-Open GIS模型 | 第39-46页 |
| 3.3.1 ST-Open GIS概念模型 | 第39-42页 |
| 3.3.2 ST-Open GIS时态关系 | 第42-45页 |
| 3.3.3 ST-Open GIS空间关系 | 第45-46页 |
| 3.4 基于No SQL的时空数据读写架构设计 | 第46-52页 |
| 3.4.1 海量时空数据读写架构设计 | 第46-49页 |
| 3.4.2 海量时空数据读写架构的存储流程 | 第49-50页 |
| 3.4.3 海量时空数据读写架构的查询流程 | 第50-51页 |
| 3.4.4 海量时空数据读写架构优势 | 第51-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于云环境的分布式时空索引 | 第53-69页 |
| 4.1 DBZ时空索引简介 | 第53-54页 |
| 4.2 基于改进BZ树的DBZ索引设计 | 第54-65页 |
| 4.2.1 DBZ索引结构 | 第56-59页 |
| 4.2.2 构建离线索引 | 第59-63页 |
| 4.2.3 基于Accumulo在线维护索引 | 第63-65页 |
| 4.3 基于DBZ索引的时空数据查询处理 | 第65-68页 |
| 4.3.1 时空查询降维 | 第65-66页 |
| 4.3.2 基于DBZ的时空数据查询 | 第66-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 海量GIS时空数据存储方案实现 | 第69-83页 |
| 5.1 原型系统搭建 | 第69-71页 |
| 5.2 功能验证 | 第71-75页 |
| 5.2.1 构建离线索引验证 | 第71-72页 |
| 5.2.2 在线维护索引验证 | 第72-73页 |
| 5.2.3 GIS服务器插件功能验证 | 第73-75页 |
| 5.3 性能测试分析 | 第75-82页 |
| 5.3.1 导入数据对比分析 | 第75-77页 |
| 5.3.2 占用空间对比分析 | 第77-78页 |
| 5.3.3 查询时间对比分析 | 第78-82页 |
| 5.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 总结 | 第83页 |
| 6.2 展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 作者简介 | 第91-92页 |
