华东师范大学学报(自然科学版) ›› 2019, Vol. 2019 ›› Issue (5): 159-167.doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2019.05.013

• 新时期数据管理技术 • 上一篇    下一篇

基于LevelDB的二维数据二级索引实现

刘子豪, 胡卉芪, 徐瑞, 周烜   

  1. 华东师范大学 数据科学与工程学院, 上海 200062
  • 收稿日期:2019-07-29 出版日期:2019-09-25 发布日期:2019-10-11
  • 通讯作者: 胡卉芪,男,助理研究员,研究方向为数据库.E-mail:hqhu@dase.ecnu.edu.cn. E-mail:hqhu@dase.ecnu.edu.cn
  • 作者简介:刘子豪,男,硕士研究生,研究方向为数据库系统.E-mail:geniuslzh@qq.com.
  • 基金资助:
    国家自然科学基金青年科学基金项目(61702189)

Implementation of LevelDB-based secondary index on two-dimensional data

LIU Zi-hao, HU Hui-qi, XU Rui, ZHOU Xuan   

  1. School of Data Science and Engineering, East China Normal University, Shanghai 200062, China
  • Received:2019-07-29 Online:2019-09-25 Published:2019-10-11

摘要: 随着科学研究中产生的空间数据尤其是二维数据量级的增长和NoSQL型数据库技术的发展,越来越多的空间数据被存储到NoSQL数据库中.LevelDB是一款开源的Key-Value型NoSQL数据库,由于它基于LSM架构并拥有较好的写入性能而被广泛应用.但是Key-Value结构的局限性使其无法有效地索引空间数据,对于这个问题本文提出了一种基于LevelDB和R-tree的二级索引,使其可以支持二维数据的索引和近邻查询.实验结果表明该结构有较好的可用性.

关键词: Key-Value数据库, 二级索引, R-tree

Abstract: With the growth of spatial data generated by scientific research, especially two-dimensional data and the ongoing development of NoSQL-type database technology, more and more spatial data is now stored in NoSQL databases. LevelDB is an open source Key-Value NoSQL database that is widely used because it offers excellent write performance based on LSM architecture. Given the limitations of the Key-Value structure, it is impossible to index spatial data effectively. For this problem, a LevelDB and R-treebased secondary index was proposed to support spatial two-dimensional data indexing and neighbor queries. Experimental results show that the structure has good usability.

Key words: Key-Value database, Seconday index, R-tree

中图分类号: