面向时空大数据分析的可扩展存储与索引技术研究

With the development of mobile Internet, Internet of things, high-speed wireless network, a large number of devices capable of reporting their locations have been widely used. These devices, such as smart phones, in-car positioning system, as well as a variety of sensors, continuously generate huge amounts of spatio-temporal data which we refer to as big spatio-temporal data. Many emerging applications including urban planning, smart transportation and location-based services require extensive analysis of big spatio-temporal data. Existing data management systems do not have sufficient scalability for storing and indexing ultra-large-scale spatio-temporal data, leading to inefficient query processing, slow data loading, and many other issues. This project will study scalable storage and index structures, which specifically includes: spatio-temporal proximity-based data partitioning and indexing, efficient and scalable processing of spatio-temporal queries, and parallel buiding and increment updating of very large spatio-temporal indexes. The research of this project will play a positive role in promoting the development of applications related to big spatio-temporal data analytics.

随着移动互联网、物联网、高速无线网络等技术的发展，智能手机、车载定位系统、以及多种传感器等设备已经被普遍使用，产生了大量具有时间与位置属性的数据。根据其共性，这些数据被统称为时空大数据。城市规划、智能交通、基于位置的服务等许多重要应用需要对时空大数据进行分析。传统的数据存储与索引技术对可扩展性不够重视，导致查询效率低下、数据加载缓慢、索引创建与维护无法并行化等诸多问题，难以处理超大规模的时空数据，无法为时空大数据分析提供良好支撑。本项目将针对时空大数据管理的挑战，研究可扩展的存储与索引结构，具体内容包括：基于时空邻近性的数据分布式存储与索引、时空数据的高效查询处理与快速数据加载，以及大规模时空索引的并行化创建与增量更新。本项目的研究将对时空大数据相关应用的发展起到积极的推动作用。

随着移动互联网、物联网、高速无线网络等技术的发展，智能手机、车载定位系统、以及多种传感器等设备已经被普遍使用，产生了大量具有时间与位置属性的数据。根 据其共性，这些数据被统称为时空大数据。城市规划、智能交通、基于位置的服务等许多重要应用需要对时空大数据进行分析。传统的数据存储与索引技术对可扩展性不够重视，导致查询效率低下、数据加载缓慢、索引创建与维护无法并行化等诸多问题，难以处理超大规模的时空数据，无法为时空大数据分析提供良好支撑。本项目针对时空大数据管理的挑战，研究了可扩展的存储与索引结构，具体内容包括：基于时空邻近性的数据分布式存储与索引、 时空数据的高效查询处理与快速数据加载，以及大规模时空索引的并行化创建与增量更新。.　　项目按照计划进度正常执行。实际经费支出与预算基本相符, 略有盈余。各项研究任务均达到或超额完成预期指标。其中，计划发表国际会议或期刊论文至少 6 篇，实际发表论文 6 篇，其中 1 篇发表于国际顶级期刊 TBD，2 篇发表于国际顶级会议AAAI 和 ICDM，其余 3 篇发表于国际高水平期刊 FCS 和 SCIENCE CHINA。计划申请国内专利至少 3 项，实际申请国内专利 4 项，国际专利 1 项，其中 2 项已获得授权。计划培养相关领域研究生至少 1 名，实际培养研究生 4 名。其它各项任务也全部完成预期目标。