基于多维索引的海量时空数据可视化性能优化方法及系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114880393A(43)申请公布日2022.08.09(21)申请号202210341639.0(22)申请日2022.04.02(71)申请人贵州优联博睿科技有限公司地址550081贵州省贵阳市观山湖区林城西路摩根中心B座第11层B-11-025号(72)发明人李晖闵圣天李一水(74)专利代理机构北京华创智道知识产权代理事务所(普通合伙)11888专利代理师周倩(51)Int.Cl.G06F16/26(2019.01)G06F16/22(2019.01)G06F16/27(2019.01)G06F16/28(2019.01)G06F16/29(2019.01)权利要求书2页说明书11页附图6页(54)发明名称基于多维索引的海量时空数据可视化性能优化方法及系统(57)摘要本发明公开了一种基于多维索引的海量时空数据可视化性能优化方法及系统，掌握时空数据的数据特点以及数据格式，根据应用场景，对时空数据进行组织与管理，提出一种融合KD‑Tree和直方图的KD‑H技术分别针对非聚集查询和聚集查询优化查询性能，在对时空数据进行组织与管理后，构建多维索引和直方图，然后针对不同应用场景，在构建好合适的KD‑Tree和直方图后，以公开地图地理空间可视化地图作为底图，在基于大数据可视化的高性能WebGL渲染框架上，利用增量式可视化技术优化大规模时空数据可视化的性能，增量式可视化通过增加或者更新可视化的细节，逐步完成一个大规模数据集的可视化，本发明优化了大规模时空数据可视化的性能，加快加载时间，增强了用户体验。CN114880393ACN114880393A权利要求书1/2页1.基于多维索引的海量时空数据可视化性能优化方法，其特征在于，包括：获取公开的地图数据，对所述地图数据进行坐标系转化，得到地图底图；获取交通数据集，对所述交通数据集进行坐标转换使其与所述地图底图所在坐标系相同后得到其时空数据，对所述时空数据进行预处理后导入数据库中；获取所述数据库的文本信息，对所述文本信息进行预处理后得到包含关键字和字段信息的信息集，根据所述信息集查询所述数据库中的所述时空数据；对查询到的所述时空数据在所述地图底图上进行可视化处理，对所述时空数据进行数据分块，当第一组数据被分块后，立即对第一组数据进行分析处理并在所述地图底图上进行可视化渲染并逐步得到整个查询数据的可视化渲染。2.根据权利要求1所述的基于多维索引的海量时空数据可视化性能优化方法，其特征在于，所述数据库为关系数据库，所述数据库中的存储信息为所述时空数据，所述时空数据包括时间维度和空间维度，针对所述时间维度，进行分区分块组织与管理所述时空数据，针对所述空间维度，使用地理构造函数构造空间地理对象并将所述时空数据的地理数据转化为Point数据类型。3.根据权利要求2所述的基于多维索引的海量时空数据可视化性能优化方法，其特征在于，所述地理构造函数获取所述空间地理对象的内部结构，所述内部结构包括边界、维度和外包矩形框，判断所述内部结构的几何关系，所述几何关系包括包含、相交、覆盖和连通，并根据判断结果将所述空间地理对象中的数据信息转换为点或线或面的数据类型。4.根据权利要求3所述的基于多维索引的海量时空数据可视化性能优化方法，其特征在于，针对所述时间维度，获取每个所述时空数据的关键词或字段的具体值，得到分割条件，通过所述数据库的表分区功能将储存所述时空数据的大型物理表按照所述分割条件分割成小区块并且按照搜索数据概率更改小区块的物理储存位置，按照所述搜索数据概率隐藏搜索内容次数较少的小区块。5.根据权利要求4所述的基于多维索引的海量时空数据可视化性能优化方法，其特征在于，所述根据所述信息集查询所述数据库中的所述时空数据的方法为：判断查询所述信息集的请求是否为聚集操作，若不是，则通过多维索引KD‑Tree的方式进行查询所述信息集的操作请求，若是，则继续判断查询所述信息集的请求是否为非聚集操作，若不是，则通过绘制直方图的方式进行查询所述信息集的操作请求，得到所述时空数据的估计结果，若是，则通过绘制直方图的方式和多维索引KD‑Tree的方式联合进行查询所述信息集的操作请求。6.根据权利要求5所述的基于多维索引的海量时空数据可视化性能优化方法，其特征在于，所述通过多维索引KD‑Tree的方式进行查询所述信息集的操作请求的方法为：所述多维索引KD‑Tree为K维空间中的平衡二叉树，包含n个维度的数据点，所有数据点的集合为根，根沿第一维被分成两个n维超矩形，超矩形为所述平衡二叉树中的顶级子级，超矩形分别沿下一个维度进行划分，每个子节点都有两个子节点，沿着所述平衡二叉树依次遍历各个维度，通过所述多维索引KD‑Tree进行查询请求，根据查询节点确定候选范围，当