第1章 概述 1
1.1 背景介绍 1
1.1.1 云计算特点 2
1.1.2 云环境下时空信息检索需求分析 3
1.2 研究现状 4
1.2.1 云环境检索技术 4
1.2.2 分布式时空索引技术 6
1.2.3 研究现状分析 13
1.3 主要内容 14
1.3.1 研究思路 14
1.3.2 章节组成 14
第2章 分布式NoSQL数据库结构化时空数据查询处理 16
2.1 概述 16
2.2 问题描述 17
2.2.1 时空对象描述 17
2.2.2 HBase表的逻辑结构 17
2.2.3 HBase物理索引结构 18
2.2.4 查询定义 18
2.3 HST：面向HBase的时空索引 19
2.3.1 查询定义 20
2.3.2 HST结构描述 21
2.4 时空查询处理 23
2.4.1 时空范围查询 23
2.4.2 kNN查询 24
2.4.3 并行时空范围查询 27
2.4.4 并行kNN查询 28
2.5 实验分析 31
2.5.1 时空范围查询 31
2.5.2 kNN查询 32
2.5.3 并行时空查询 33
2.6 本章小结 35
第3章 分布式列数据库半结构化时空数据存储与查询处理 36
3.1 概述 36
3.2 问题描述与预备知识 38
3.2.1 问题描述与定义 38
3.2.2 TwigStack算法 39
3.2.3 问题解决思路 41
3.3 HSSST存储与索引模型 41
3.3.1 时空信息存储与索引 42
3.3.2 半结构化信息存储 44
3.4 半结构化时空查询处理算法 44
3.4.1 半结构化时空范围查询 45
3.4.2 半结构化时空kNN查询 46
3.5 实验分析 48
3.5.1 时空范围查询 49
3.5.2 kNN查询 51
3.6 本章小结 53
第4章 基于对等计算的云环境时空数据查询可靠性技术 54
4.1 概述 54
4.1.1 相关工作 54
4.1.2 问题描述 56
4.2 基于对等计算的时空索引结构 57
4.2.1 空间对等结构 58
4.2.2 时间对等结构 59
4.2.3 直方图结构设计 60
4.3 基于对等计算的时空查询算法 61
4.3.1 时空范围查询 61
4.3.2 时空kNN查询 62
4.4 master节点维护与优化 66
4.4.1 节点加入 66
4.4.2 节点退出和失效 67
4.4.3 节点优化策略 67
4.5 实验分析 68
4.5.1 范围查询结果 69
4.5.2 kNN查询结果 70
4.5.3 优化效果分析 71
4.6 本章小结 72
第5章 面向串并行调节的时空查询性能优化 73
5.1 基于邻域连接的索引结构VCI 73
5.2 基于VCI的kNN并行查询优化 75
5.2.1 并行查询基本流程 75
5.2.2 查询优化 78
5.3 基于VCI的kNN串行查询优化 78
5.3.1 直方图设计 78
5.3.2 串行算法设计 79
5.4 负载均衡 83
5.5 实验评价 83
5.5.1 合成数据集结果 84
5.5.2 真实数据集结果 85
5.5.3 负载均衡验证 85
5.5.4 实验结果讨论与查询自优化分析 86
5.6 本章小结 88
第6章 云环境时空信息检索原型系统设计与案例研究 89
6.1 概述 89
6.2 系统总体设计 91
6.2.1 设计目标与思路 91
6.2.2 系统体系架构 93
6.2.3 系统运行流程 95
6.3 案例研究 98
6.3.1 半结构化时空查询 98
6.3.2 系统可靠性 100
6.3.3 串并行查询自动切换 100
6.4 本章小结 102
第7章 总结与展望 103
7.1 主要工作 103
7.2 未来研究工作 104
参考文献 105