CN112989228B

CN112989228B - 分布式时空查询方法及***

Info

Publication number: CN112989228B
Application number: CN202110449285.7A
Authority: CN
Inventors: 夏东
Original assignee: Hunan Vision Miracle Intelligent Technology Co ltd
Current assignee: Hunan Vision Miracle Intelligent Technology Co ltd
Priority date: 2021-04-25
Filing date: 2021-04-25
Publication date: 2021-08-27
Anticipated expiration: 2041-04-25
Also published as: CN112989228A

Abstract

本发明涉及物联网数据处理技术领域，公开一种分布式时空查询方法及***，以实现高效快速的查询。本发明方法包括：获取时空查询请求，所述时空查询请求包括所查询数据对象的空间坐标信息和时间信息；根据所述空间坐标信息计算所查询数据对象的中心点，然后依据Hilbert曲线将该中心点映射至对应一维空间；依据Chord路由协议将查询条件及客户端c地址路由至负责所述一维空间的服务器节点；负责所述一维空间的服务器节点根据所述空间坐标信息和时间信息结合分布式时空索引结构进行数据查询及整合处理。

Description

分布式时空查询方法及***

技术领域

本发明涉及物联网数据处理技术领域，尤其涉及一种分布式时空查询方法及***。

背景技术

随着无线通信技术、定位技术、嵌入式设备以及地理信息***快速发展和普及，越来越多的传感设备被用于火势感知和预测中。在传感器实际部署中，受地域范围影响考虑到传输能耗和传输距离，在收集传感器信息时大都采用就近原则，如图1所示，区域1的传感信息都传递给就近A站的服务器存储，区域2的都传递给B站服务器存储。这样的物理部署架构可以使得收集节点利用本地就近优势实时报送传感信息至相关监测站点，降低收集节点无线传输的延时，可以进行面向比较广阔的地域范围进行火灾的监视。

然而，随着全局应用的不断开展，越来越多的应用需要直接进行全局式的火灾实时查询，这需要将查询请求投递至所有的站点数据库上，由于毫无目标性，这样分散式查询方法不但会造成资源浪费，而且查询效率非常低，在紧急时刻不能辅助指挥员进行火势研判。

发明内容

本发明目的在于公开一种分布式时空查询方法及***，以实现高效快速的查询。

为达上述目的，本发明公开一种分布式时空查询方法，包括：

获取时空查询请求，所述时空查询请求包括所查询数据对象的空间坐标信息和时间信息；

根据所述空间坐标信息计算所查询数据对象的中心点，然后依据Hilbert曲线将该中心点映射至对应一维空间；

依据Chord路由协议将查询条件及客户端c地址路由至负责所述一维空间的服务器节点；

负责所述一维空间的服务器节点根据所述空间坐标信息和时间信息结合分布式时空索引结构进行数据查询及整合处理。

优选地，所述分布式时空索引结构的构建方法包括：

采用Hilbert曲线将将各站点服务器及各传感器终端所在的二维空间一维化；

用Chord组织站点服务器对等结构并分配索引空间，将以Hilbert曲线划分的空间对应到相应的站点服务器上；

各所述站点服务器在内存中建立FSTI多叉树，在所述FSTI多叉树中，每隔τ时间就产生一棵R树，并将至少两颗时序相邻的R树以携带各存储分段时间信息和指示相对应空间范围的R树存储地址的指针信息打包封装；然后通过与Chord的前驱节点和后继节点交互判断是否存在R树空间范围重叠和相邻的区域，如果存在空间上的重叠和相邻区域，建立向相对应的前驱节点和/或后继节点用于查询该重叠和相邻区域数据的链接。

与上述方法相对应的，本发明还公开一种分布式时空查询***，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法相对应的步骤。

本发明具有以下有益效果：

可以根据时空查询请求携带的空间坐标信息快速定位到对应的服务器节点，然后再由该服务器节点根据时空查询请求中的空间坐标信息和时间信息结合分布式时空索引结构进行数据查询及整合处理；相比于传统的全局式的火灾查询方式，目的性明确，查询效率高，尤其是在紧急情况下，通过Hilbert曲线与子空间的映射关系、Chord网络对等组织结构和相对应的分布式时空索引结构确保了高效快速及精确的查询结果。

下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是现有的分布式火灾监测环境示意图。

图2为本发明实施例的Hilbert曲线对空间划分的示意图，其中，（a）是1阶Hilbert曲线对空间划分的示意图，（b）是2阶Hilbert曲线对空间划分的示意图，（c）是3阶Hilbert曲线对空间划分的示意图，（d）是4阶Hilbert曲线对空间划分的示意图，（e）是5阶Hilbert曲线对空间划分的示意图。

图3是本发明实施例的站点服务器键值空间与负责子空间的结构示意图。

图4为本发明实施例的Chord对等组织结构及站点服务器的路由表示意图。

图5是本发明实施例的FSTI多叉树结构示意图。

图6是本发明实施例中站点服务器N8与前驱节点N1和后继节点N14所存在的空间相邻示意图。

图7是站点服务器N8与前驱节点N1和后继节点N14建立相邻区域数据的链接的网络示意图。

图8是本发明实施例的面向火势研判的分布式时空查询方法流程示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。

实施例1

本实施例公开一种面向火势研判的分布式时空查询方法，如图8所示，包括：

步骤S100、获取时空查询请求，所述时空查询请求包括所查询数据对象的空间坐标信息和时间信息。

步骤S200、根据所述空间坐标信息计算所查询数据对象的中心点，然后依据Hilbert曲线将该中心点映射至对应一维空间。

步骤S300、依据Chord路由协议将查询条件及客户端c地址路由至负责所述一维空间的服务器节点。

步骤S400、负责所述一维空间的服务器节点根据所述空间坐标信息和时间信息结合分布式时空索引结构进行数据查询及整合处理。优选地，该分布式时空索引结构的构建方法包括：

步骤A、采用Hilbert曲线将将各站点服务器及各传感器终端所在的二维空间一维化。

步骤B、用Chord组织站点服务器对等结构并分配索引空间，将以Hilbert曲线划分的空间对应到相应的站点服务器上。

步骤C、各所述站点服务器在内存中建立FSTI多叉树，在所述FSTI多叉树中，每隔τ时间就产生一棵R树，并将至少两颗时序相邻的R树以携带各存储分段时间信息和指示相对应空间范围的R树存储地址的指针信息打包封装；然后通过与Chord的前驱节点和后继节点交互判断是否存在R树空间范围重叠和相邻的区域，如果存在空间上的重叠和相邻区域，建立向相对应的前驱节点和/或后继节点用于查询该重叠和相邻区域数据的链接。

为便于本发明技术人员详细了解本发明方案，进一步详述如下：

图2展示了1阶至5阶的Hilbert曲线。具体地，本实施例采用空间填充曲线中的Hilbert（希尔伯特）曲线将二维空间一维化，从而达到了可以将站点服务器用一维化的对等结构进行组织的目的。Hilbert曲线具有良好的局部保持性，它通过对子空间一进一出实现对其进行编码，从而完成一维化。

将空间一维化后，本实施例采用经典的P2P网络模型Chord来组织站点服务器之间的覆盖网拓扑结构。具体为：

1）、采用Hilbert曲线一维化整个空间。设Hilbert曲线为D阶，整个空间（边长为E）被划分为2^2D个大小相同的子空间（格子）。设整个空间所有点的集合为P，Hilbert值集合为 V，则映射H: P→V成立，其中P={(x,y)|0≤x,y≤E}，V={v|0≤v≤2^2D

1,v

}。

2）、利用Chord组织站点服务器对等结构并分配索引空间。设Chord键值空间为[0， 2^m

1]，m=2D，即键值空间与Hilbert值集合V一致。这样以Hilbert曲线划分的子空间为单位的空间就可以对应到某一个站点服务器上。举例说明，如图3所示，站点服务器N8负责索引 Chord上(1，8]区间上的数据，其对应的子空间就为Hilbert编号2-8的子空间（即图中的斜线阴影部分区域），即与2-8子空间相交的全部火势时空数据都会被站点服务器N8索引。

3）、利用Chord的前驱节点、后继节点以及路由表FingerTable（快速路由）可以将站点服务器之间的拓扑关系进行定义。如站点服务器N8的前驱节点是N1、后继节点是N14、1至32跳的FingerTable路由如图4所示。这样站点服务器之间的拓扑关系建立完毕，查询请求可基于拓扑进行路由。

优选地，本实施例分布式时空索引的构建包括：

针对火势实时查询以及面向未来的火势研判查询，本实施例所构建的时空索引必须能够支持在分布式环境下的快速检索，因此所构建的索引既要能够支持地域分散这一要求，也要能够及时支持数据***时的索引更新与面向实时时空查询。综合考虑时空索引的当前研究现状，设计了一种基于内存的支持快速更新和面向实时查询的时空索引FSTI（Fast Spatio-Temporal Index）。具体结构描述如下：

1）、每个服务器在内存中建立独立的FSTI。FSTI是一种多叉树结构，该树的根结点是存储时间的数组，每隔τ时间就会产生一棵R树，如图5所示，[t, t+τ)时间段内的时空对象索引为根结点数组t下面的R树。其中，图5中最上层的每个格子视为一颗R树的根结点，其包含了各存储分段时间信息和指示相对应空间范围的R树存储地址的指针信息；而该根结点所对应的R树对空间数据的具体存储结构与现有的类似，不做赘述。

2）、由1）描述可知，FSTI结构将会产生时空对象的冗余，因此，采用及时持久化机制，即每隔一段时间δ，δ=n*τ，服务器将会从FSTI的左边起将δ时间段内的根结点以及对应的R树群移入外存中进行存储。这样的方式既保证了内存有效的存储率，也可以满足高效快速的查询，同样也适应用户对火势进行当前或近期查询的需求。与图5相对应的，即每隔一段时间δ，将n颗时序相邻的R树进行打包封装后移入外存中进行存储，且在具体的封装信息中携带各存储分段时间信息和指示相对应空间范围的R树存储地址的指针信息。

3）、以上的描述为单个服务器节点内的FSTI结构，由于所述环境为分布式，因此需要设计分布式的FSTI结构。综合考虑，为了针对面向实时火势走向的查询，每个服务器节点在建立FSTI后，再针对每个时间段将对应R树根结点与相邻或空间范围重叠的且属于其他服务器节点的R树根结点相连，这样可以按照就近原则加快针对某一时段的时空查询效率。换言之，即：通过与Chord的前驱节点和后继节点交互判断是否存在R树空间范围重叠和相邻的区域，如果存在空间上的重叠和相邻区域，建立向相对应的前驱节点和/或后继节点用于查询该重叠和相邻区域数据的链接。

如图6所示，对应上述图3中N8站点服务器所负责区域相邻的区域还包括左端的N1虚线框区域和上部的N14虚线框区域，故将该N8站点服务器自身所负责内部区域与该相邻的两个区域对应链接，相关的连接示意图对应到Chord对等网络结构的上的示意图具体参照图7，其将服务器节点N1、N8和N14在t1时段的R树根结点相连。通常，链接建立的步骤：

a：设服务器A，A主动联系自己的前驱服务器节点B和后继服务器节点C。

b：B和C按照时间数组顺序，将R树根结点范围发送给A。

c：A收到各个R根结点后，与自身的各个R树根结点比较，对相邻或存在区域重叠的就建立连接。

d：B和C各自执行节点A的操作。

基于上述举例构建的分布式时空索引，相对应具体查询过程包括：

步骤S0、服务器节点A接收了客户端c的查询请求；所述查询请求携带时空信息(qx_l, qx_u, qy_l, qy_u, t_s, t_e)；其中，(qx_l, qy_l)代表空间范围的左下角坐标，(qx_u, qy_u)代表空间范围的右上角坐标。

步骤S1、A计算空间范围(qx_l, qx_u, qy_l, qy_u)的中心点(qx_c, qy_c)，然后依据Hilbert曲线将中心点(qx_c, qy_c)映射至一维空间h_q。

步骤S2、A依据Chord路由协议将查询条件及客户端c地址路由至负责索引值h_q的服务器节点R。

步骤S3、R依据Hilbert曲线映射将空间范围(qx_l, qx_u, qy_l, qy_u)转换为一维区间列表LH_q，其中LH_q={[hs_i, he_i]|0<i<=n}；其中，hs代表一维区间的起始点，he代表一维区间的终止点，n代表区间的数量。

步骤S4、R对时间范围(t_s, t_e)进行判断，情况如下：

（4.1）若t_e为当前：

（4.1.1）判断若t_s早于R的FSTI的根结点时间数组的起始点t₀，则将查询时间范围调整为(t₀, t_e)，否则时间范围仍为(t_s, t_e)。

（4.1.2）R依据(t₀, t_e)或(t_s, t_e)过滤FSTI根结点时间数组，查询满足时间条件的时间段列表LT{seg_j|0<j<=m}。其中，seg_j表示第j个时间段。

（4.1.3）R针对LT中每个seg_j依据空间范围(qx_l, qx_u, qy_l, qy_u)查找FSTI中对应seg_j的R树，返回结果列表ret_R，同时R还将时空查询通过所查找的R树经R树根结点链接发送至对应的服务器节点，设此服务器节点列表为LFS。

（4.1.4）LFS中的每个服务器节点收到查询条件时都通过本地FSTI进行查找，并将结果返回给R。

（4.1.5）R收到LFS中返回的结果后与ret_R合并去重，形成最终结果ret返回给客户端c。

（4.2）若t_e不是当前。

（4.2.1）R依据Chord路由协议将查询条件(qx_l, qx_u, qy_l, qy_u, t_s, t_e)路由至负责LH_q的各个服务器节点，设此服务器节点列表为LCS。

（4.2.2）R以及LCS中每个服务器节点判断，若t_s早于自身的FSTI的根结点时间数组的起始点t₀。

（4.2.2.1）R以及LCS中每个服务器节点则将查询时间范围调整为(t_s, t₀)和(t₀,t_e)。

（4.2.2.2）R利用本地FSTI针对查询条件(qx_l, qx_u, qy_l, qy_u, t₀, t_e)进行查找，并对外存内的火势对象针对查询条件(qx_l, qx_u, qy_l, qy_u, t_s, t₀)进行查找，二者结果合并为结果ret_R。

（4.2.2.3）LCS中每个服务器节点利用本地FSTI针对查询条件(qx_l, qx_u, qy_l,qy_u, t₀, t_e)进行查找，并对外存内的火势对象针对查询条件(qx_l, qx_u, qy_l, qy_u, t_s,t₀)进行查找，LCS中每个服务器节点将二者结果合并后返回给R。

（4.2.2.4）R收到LCS中返回的结果后与ret_R合并去重，形成最终结果ret返回给客户端c。

（4.2.3）若t_s不早于自身的FSTI的根结点时间数组的起始点t₀。

（4.2.3.1）R利用本地FSTI针对查询条件(qx_l, qx_u, qy_l, qy_u, t_s, t_e)进行查找，结果为ret_R。

（4.2.3.2）LCS中每个服务器节点利用本地FSTI针对查询条件((qx_l, qx_u, qy_l,qy_u, t_s, t_e)进行查找，LCS中每个服务器节点将结果返回给R。

（4.2.3.3）R收到LCS中返回的结果后与ret_R合并去重，形成最终结果ret返回给客户端c。

藉此，上述查询过程考虑了以下两种情况：

情况1，即上述（4.1），当用户是面向当前时刻进行查询时，***默认为用户对查询效率有较高的要求，因此利用了FSTI的R树根结点链接进行查询条件直接投递到相关服务器节点上查询，即上述（4.1.2）和（4.1.3），这样的做法较高的提升了多个服务器节点同时查询的并发性，提升了查询的效率；但由于利用R树根结点链接投递查询条件不一定能完全覆盖命中节点，因此使用此种方法可能会产生查全率不能达到100%，但考虑到火灾的应急性，对时效性的要求会稍高一些。

情况2，即上述（4.2），当用户并不是针对当前时刻进行查询时，那么查询发起的服务器将会利用Chord路由机制将所涉及空间全部转发到各个负责对应的服务器节点上，即（4.2.1），这样就保证了查询结果的召回率是100%；但由于是利用Chord协议逐个转发，因此查询的效率就没有利用R树根结点直接投递快。因此这种查询方式适合于对查询效率要求不高的情况。

作为一种变形，本领域技术人员还可基于本实施例查询方法做分布式时空索引结构的其他变形，所谓分布式时空索引结构即为一种以时间信息将相对应空间索引结构信息进行关联、各服务器节点所存信息仅为全网部分数据且对部分存在空间相邻和重叠的数据建立特定链接的索引结构，本实施例不做赘述。

综上，本实施例所公开的技术具有以下优点：

（1）、每个服务器节点不需要存储和索引全局火势数据，而是存储和索引全局的一部分数据，减轻了每个服务器压力，节约了成本。

（2）、单台服务器失效不会导致全局瘫痪，剩余其他服务器节点还会组织起来提供时空索引服务。

（3）、查询不再是全部投递至所有服务器上，而是准确的投递到与查询有关的服务器节点上，大大提高的查询效率，满足火势实时研判的需要。

实施例2

与上述实施例相对应的，本实施例还公开一种面向火势研判的分布式时空查询***，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法实施例相对应的步骤。

综上，本发明实施例所公开的面向火势研判的分布式时空查询方法及***，至少具有以下有益效果：

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，本发明上述实施例及背景技术以火势研判数据来进行举例，基于本领域技术人员的常识，但本发明所公开的时空索引结构可以便捷地移植到其他的诸多应用场景中，因此上述基于火势研判的场景及具体的索引结构并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种分布式时空查询方法，其特征在于，包括：

负责所述一维空间的服务器节点根据所述空间坐标信息和时间信息结合分布式时空索引结构进行数据查询及整合处理；

其中，所述分布式时空索引结构的构建方法包括：

各所述站点服务器在内存中建立FSTI多叉树，在所述FSTI多叉树中，每隔τ时间就产生一棵R树，并将至少两颗时序相邻的R树以携带各存储分段时间信息和指示相对应空间范围的R树存储地址的指针信息打包封装；各所述站点服务器每隔一段时间δ，δ=n*τ，将δ时间段内的根结点以及对应的R树群和移入外存中进行存储；

然后通过与Chord的前驱节点和后继节点交互判断是否存在R树空间范围重叠和相邻的区域，如果存在空间上的重叠和相邻区域，建立向相对应的前驱节点和/或后继节点用于查询该重叠和相邻区域数据的链接，包括将前驱节点、站点服务器和后继节点在相应时段的R树根结点相连；各所述站点服务器利用Chord的前驱节点、后继节点以及路由表将站点服务器之间的拓扑关系进行定义，以基于所述拓扑关系并结合分布式时空索引结构信息进行查询请求的路由；

查询步骤，具体包括：

步骤S0、服务器节点A接收了客户端c的查询请求；所述查询请求携带时空信息(qx_l,qx_u, qy_l, qy_u, t_s, t_e)；其中，(qx_l, qy_l)代表空间范围的左下角坐标，(qx_u, qy_u)代表空间范围的右上角坐标；

步骤S1、A计算空间范围(qx_l, qx_u, qy_l, qy_u)的中心点(qx_c, qy_c)，然后依据Hilbert曲线将中心点(qx_c, qy_c)映射至一维空间h_q；

步骤S2、A依据Chord路由协议将查询条件及客户端c地址路由至负责索引值h_q的服务器节点R；

步骤S3、R依据Hilbert曲线映射将空间范围(qx_l, qx_u, qy_l, qy_u)转换为一维区间列表LH_q，其中LH_q={[hs_i, he_i]|0<i<=n}；其中，hs代表一维区间的起始点，he代表一维区间的终止点，n代表区间的数量；

步骤S4、R对时间范围(t_s, t_e)进行判断，情况如下：

（4.1）若t_e为当前：

（4.1.1）判断若t_s早于R的FSTI的根结点时间数组的起始点t₀，则将查询时间范围调整为(t₀, t_e)，否则时间范围仍为(t_s, t_e)；

（4.1.2）R依据(t₀, t_e)或(t_s, t_e)过滤FSTI根结点时间数组，查询满足时间条件的时间段列表LT{seg_j|0<j<=m}；其中，seg_j表示第j个时间段；

（4.1.3）R针对LT中每个seg_j依据空间范围(qx_l, qx_u, qy_l, qy_u)查找FSTI中对应seg_j的R树，返回结果列表ret_R，同时R还将时空查询通过所查找的R树经R树根结点链接发送至对应的服务器节点，设此服务器节点列表为LFS；

（4.1.4）LFS中的每个服务器节点收到查询条件时都通过本地FSTI进行查找，并将结果返回给R；

（4.1.5）R收到LFS中返回的结果后与ret_R合并去重，形成最终结果ret返回给客户端c；

（4.2）若t_e不是当前：

（4.2.1）R依据Chord路由协议将查询条件(qx_l, qx_u, qy_l, qy_u, t_s, t_e)路由至负责LH_q的各个服务器节点，设此服务器节点列表为LCS；

（4.2.2）R以及LCS中每个服务器节点判断，若t_s早于自身的FSTI的根结点时间数组的起始点t₀：

（4.2.2.1）R以及LCS中每个服务器节点则将查询时间范围调整为(t_s, t₀)和(t₀, t_e)；

（4.2.2.2）R利用本地FSTI针对查询条件(qx_l, qx_u, qy_l, qy_u, t₀, t_e)进行查找，并对外存内的火势对象针对查询条件(qx_l, qx_u, qy_l, qy_u, t_s, t₀)进行查找，二者结果合并为结果ret_R；

（4.2.2.3）LCS中每个服务器节点利用本地FSTI针对查询条件(qx_l, qx_u, qy_l, qy_u,t₀, t_e)进行查找，并对外存内的火势对象针对查询条件(qx_l, qx_u, qy_l, qy_u, t_s, t₀)进行查找，LCS中每个服务器节点将二者结果合并后返回给R；

（4.2.2.4）R收到LCS中返回的结果后与ret_R合并去重，形成最终结果ret返回给客户端c；

（4.2.3）若t_s不早于自身的FSTI的根结点时间数组的起始点t₀：

（4.2.3.1）R利用本地FSTI针对查询条件(qx_l, qx_u, qy_l, qy_u, t_s, t_e)进行查找，结果为ret_R；

（4.2.3.2）LCS中每个服务器节点利用本地FSTI针对查询条件(qx_l, qx_u, qy_l, qy_u,t_s, t_e)进行查找，LCS中每个服务器节点将结果返回给R；

2.根据权利要求1所述的分布式时空查询方法，其特征在于，设Hilbert曲线为D阶，边长为E的整个空间被划分为2^2D个大小相同的子空间，设整个空间所有点的集合为P，Hilbert值集合为V，则映射H: P→V成立，其中

。

3.根据权利要求2所述的分布式时空查询方法，其特征在于，设Chord键值空间为

，m=2D，键值空间与Hilbert值集合V一致。

4.一种分布式时空查询***，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至3任一所述方法的步骤。