| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状及存在问题 | 第9-13页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.2 存在问题 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第15-16页 |
| 第2章 基于HBase的时空数据存储与索引模型 | 第16-33页 |
| 2.1 时空数据存储与索引技术分析 | 第16-23页 |
| 2.1.1 HBase数据模型 | 第16-18页 |
| 2.1.2 线性化技术 | 第18-19页 |
| 2.1.3 多维索引结构 | 第19-22页 |
| 2.1.4 HBase二级索引原理分析 | 第22-23页 |
| 2.2 基于HBase的时空数据存储结构设计 | 第23-26页 |
| 2.2.1 行键设计 | 第23-24页 |
| 2.2.2 列族设计 | 第24-25页 |
| 2.2.3 时空数据存储结构性能分析 | 第25-26页 |
| 2.3 基于HBase的时空索引模型 | 第26-32页 |
| 2.3.1 索引模型整体框架 | 第26-27页 |
| 2.3.2 Rowkey上的时空索引 | 第27-30页 |
| 2.3.3 Extend列族上的区域级二级索引 | 第30-31页 |
| 2.3.4 索引的维护策略 | 第31-32页 |
| 2.3.5 时空索引模型性能分析 | 第32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于HBase的时空查询算法 | 第33-46页 |
| 3.1 时空查询方法概述 | 第33-35页 |
| 3.1.1 基于空间坐标的查询 | 第33-34页 |
| 3.1.2 基于运动轨迹的查询 | 第34-35页 |
| 3.2 时空查询并行化框架 | 第35-39页 |
| 3.2.1 基于MapReduce的时空查询并行化框架研究 | 第35-36页 |
| 3.2.2 HBaseMapReduce分析 | 第36-38页 |
| 3.2.3 并行时空查询优化策略 | 第38-39页 |
| 3.3 基于HBase的时空范围查询算法 | 第39-41页 |
| 3.3.1 形式化定义 | 第39-40页 |
| 3.3.2 算法描述 | 第40-41页 |
| 3.4 基于HBase的最邻近查询算法 | 第41-43页 |
| 3.4.1 形式化定义 | 第41页 |
| 3.4.2 算法描述 | 第41-43页 |
| 3.5 基于二级索引的条件查询算法 | 第43-45页 |
| 3.5.1 形式化定义 | 第43页 |
| 3.5.2 算法描述 | 第43-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 实验原型及性能分析 | 第46-64页 |
| 4.1 实验原型系统功能结构及实现 | 第46-56页 |
| 4.1.1 时空数据加载模块 | 第46-50页 |
| 4.1.2 索引管理模块 | 第50-52页 |
| 4.1.3 时空查询模块 | 第52-54页 |
| 4.1.4 查询结果可视化模块 | 第54-56页 |
| 4.2 实验方案及结果分析 | 第56-63页 |
| 4.2.1 软硬件环境 | 第56页 |
| 4.2.2 实验数据及预处理 | 第56-57页 |
| 4.2.3 索引构建的时间和空间开销评估 | 第57-59页 |
| 4.2.4 时空查询算法性能评估和分析 | 第59-63页 |
| 4.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第64-65页 |
| 5.2 课题展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |