基于MongoDB的海量空间数据存储和并行  

Massive Spatial Data Storage and Parallel Based on MongoDB

作　　者：张恩[1] 张广弟[1] 兰磊[1] 

机构地区：[1]江西理工大学建筑与测绘工程学院,江西赣州341000

出　　处：《地理空间信息》2014年第1期46-48,9,共3页Geospatial Information

基　　金：江西省教育厅科技资助项目(GJJ13431)

摘　　要：目前在分布式环境下对于海量空间数据的存储和处理大部分是基于传统关系数据库的,对于二三维的海量空间数据存储效果不理想,其独有的关系模型制约了对海量空间数据快速访问和处理的能力。因此,分布式环境下如何利用非关系数据库和并行处理技术实现海量空间数据的高效存储和快速处理具有重要的研究意义。In the distributive environment, the current method for storage and processing of massive spatial data were mostly based on the traditional relational database. Due to its particular relation mode, the fast access and treatment ability for massive spatial data was limited. So it is not an ideal database for two or three dimension spatial data storage. So how to utilize the non-relational database to realize the ei cient storage and the fast processing under distributed environment possess important research signii cance.

关 键 词：海量空间数据 分布式存储 并行计算 MONGODB MAPREDUCE 

分 类 号：P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程]