【摘 要】
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近年来随着智慧城市的推展和地理空间领域的研究不断深入,海量空间数据的存储管理与多并发访问,成为了地学领域的研究热点。传统的空间数据存储都是基于关系数据库,通过
【机 构】
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湖南科技大学 地理空间信息湖南省工程实验室,湖南 湘潭 411201
【出 处】
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2013年中国地理信息科学理论与方法学术年会
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近年来随着智慧城市的推展和地理空间领域的研究不断深入,海量空间数据的存储管理与多并发访问,成为了地学领域的研究热点。传统的空间数据存储都是基于关系数据库,通过对不同类型的空间数据建立空间数据模型,并添加索引机制、缓存管理方法和任务调度方法来实现空间数据的存储与调度。由于性能上的限制,关系数据库已经不能满足用户的高并发读写和超大规模空间数据的组织管理。本文通过碎片式划分算法对影像进行分级分块处理,提出了基于Mongo DB 的非关系型数据库遥感影像数据存储策略,使其在高并发访问的前提下,读写速度没有明显下降。通过实验对比其与基于SQL Server 数据库的遥感影像存储方法的存储效率和多并发访问效率,结果表明,Mongo DB在遥感影像的存储与多并发访问上效率明显高于后者。
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