时空数据库中的移动对象索引研究摘要：主要探讨了近年移动对象索引结构的研究成果，对不同的研究方法给出了比较，并且给出了移动对象索引结构的问题和发展方向。关键词：时空数据库；移动对象索引；空间数据库中图法分类号：TP311.132文献标识码：A：1001-3695(2006)10-0166-03ResearchonMobileObjectsIndexinSpatio??TemporalDatabaseLVJun??long??1，LIUZhao??hong??1，LIYan??1，GEJun??wei??1，Hae??YoungBAE??2(1.ResearchInstituteofGIS,ChongqingUniversityofPostsTelecommunication,Chongqing400065,China;2.Dept.ofComputerScienceEngineering,INHAUniversity,Inchon,Korea)Abstract:Thispaperresearchesthemostkindsofmobileobjectsindexstructuresandgivesacomparewiththem.Intheendthemaindifficultyandresearchdirectioninthemobileindexstructurewasproposed.Keywords：Spatio??TemporalDatabase;MobileObjectsIndex;SpatialDatabase数据库技术发展到今天，关系数据库是最成熟的，包括最常使用的Access,SQLServer,Oracle等，但是它们均不能对空间的和时间的数据库进行管理。要管理时间和空间数据，必须考虑以下的两个因素：①数据存放问题，时空数据库存放的不仅是当前的对象属性,还有历史的属性，这样就需要大量的磁盘空间；②实时性问题，时空数据库的数据量要远远大于一般的关系数据库，特别是在空间谓词查询的求值开销。在这种情况下若没有索引，按照存储顺序扫描的方法来查询，花费的时间是让人无法忍受的，而且查询所得的结果往往是过时的。在这种需求下，移动对象的索引技术成为研究的热点，相当多的移动对象索引方法被提了出来。本文综合了当前研究的主要空间索引方法，并且给出了移动对象空间索引所面临的难题。1索引移动对象的方法归类表1给出了当前移动对象索引研究的主要类别。表1索引移动对象归类表2轨迹索引2．1有限制的轨迹索引限制轨迹索引可以分为网络限制索引和构造（Infrastructure）限制索引。前者主要针对的是道路上面的移动对象，如汽车、火车等；后者针对的是陆地上的各种移动对象在实际运动中要受到的各种限制，如湖泊、停车场等情况下的索引结构。2．1．1网络限制索引在陆地上运动的物体有相当大的一部分是有固定运动轨迹的，这主要包括汽车、火车等各种车辆，它们的运动主要是沿着固定的道路，人们查询它们的位置常常关心的不是其绝对物理位置，如经纬度坐标，而是更关心它们的相对位置，如距离哪个车站比较近，大概在哪个大楼附近，在哪个公路的多少公里处等。对于索引可以把二维的平面坐标简化为一维的坐标，比较常见的转换方法有Z曲线和Hilbert曲线。它的优点是索引方便，可以利用已有的索引结构，如B树、哈希结构等，同时也可以对空间对象进行排序。但是这样也存在一定的问题，无论现在使用最多的Z曲线还是Hilbert曲线，它们均不可能完全反映空间的相邻状况，也就是说在实际空间中相邻物体的物理存储位置是不相邻的，这样对于空间邻居查询带来很大的开销。这方面的研究主要有文献[11]，其主要思想是将多维的道路转换为一维的来存储，这样就可以利用现有的数据库管理系统，实现起来比较容易，如图1所示。2．1．2构造限制索引由于在现实世界中对象的移动要受到各种各样的限制，如大的湖泊、巨大的建筑物，这样我们就可以把对象不可能到达的范围去掉来减少查询的范围，提高查询的效率。对于这种情况索引的结构可以不作改变，但对其一般的查询算法要进行相应的改进。在文献[12]中提出了一个三步查询方法：①对原始的查询窗口进行分割处理，把一个大的窗口分成几个小的窗口集合，分割的依据是查询窗口中的构造物。②对第①步产生的小窗口集合进行查询，将查找的结果作为下一步的查询对象。③在所有的结果中找出要查询的对象。在图2中外侧矩形为查询窗口，内部的黑色矩形为障碍物，为了减小查询的矩形范围，把外侧的大矩形分为若干个小矩形，如图内的白色小矩形。按照上面提到的三步查询方法，先分割查询窗口，就是上面提到的白色小矩形，然后在每个白色小矩形中进行查询，返回一系列的查询结果，最后在查询结果集合中查找满足条件的对象。2...