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以传感器数据为代表的时序数据是工业新发展的关键，其中，针对时序数据的聚合操作成为主要的应用场景之一。传统关系型数据库不足以支撑海量的时序数据，而现有的NoSQL数据库对时序数据的聚合操作显得低效耗时。本文提出了一种结合概要表和线段树思想的、支持时序数据聚合操作的高效索引机制，并实现了基于这种索引机制的查询算法。该查询算法将概要表的思想引入NoSQL中，缩小了待查询数据集，并通过在概要表上建立概要森林的形式，将最坏情况下的待查询数据集进一步缩小为索引个数的log(n)倍。此外，该算法通过计算直接定位出待查询的一系列索引数据，有效避免了一般树形结构的递归遍历操作，减少了大量的磁盘开销。最后，本文通过和一般索引机制的查询对比实验，验证了该索引机制的可用性和高效性。