CN103425789A - 一种时空数据的查询方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种时空数据的查询方法及装置，所述方法包括：获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型；当所述语句信息的类型为查询类别时，从所述语句信息中提取空间信息关键字和时态信息关键字，根据空间信息关键字和时态信息关键字进行查询处理。所述装置包括：获取判断模块、提取模块和查询处理模块。本发明通过在传统SQL语言基础上进行拓展，增加了时空要素。同时在非关系数据结构中，提出新的关键字和查询方式，完成记录的操作。

Description

一种时空数据的查询方法及装置

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种时空数据的查询方法及装置。

背景技术

从上世纪90年代初开始，基于空间数据库和时态数据库两方面的研究成果，有学者提出时空数据库的概念，寻求将时空二者结合来描述自然界中对象的运动行为并进行处理，随后时空数据库迅速成为一个研究热点。从应用上看，相对于传统关系型数据库，时空数据库更适合处理多维度、结构复杂的时空数据和行为，能够查询在某个特定时间段内，位于某个特定的空间区域内的对象情况。从技术实现上看，为了处理时空查询，时空数据库需要研究独有的时空数据类型和处理机制，用于表示和处理各类时空数据对象。

许多学者也相继参与了时空数据模型的研究，并取得了大量卓有成效的成果。各国也相继建立了不同的动态数据库用于保存历史数据。例如，由欧洲委员会资助的大型CHOROCHRONOS项目[9]。荷兰实现了能够在网上进行动态数据的管理和查询[10]。National Survey&Cadastre用五年生产了覆盖丹麦全国的1:1万矢量地图[11]，德国,巴西等项目动态数据库也己基本建立。但数据库构建仍是实验用的一些原型，跳不出关系数据库模式，并不是真正意义上的时空数据库系统。

在时空数据库方面，以往提出的时空数据库方法有两种：

方式一：基于SQL的时空数据库语言。STSQL是基于ADT的时空数据库查询语言，通过时空抽象数据类型及其操作实现时空数据表示和查询。它采用兼容SQL的方法进行时空数据库语言的设计，对SQL的子句不作任何扩充。

方式二：基于OQL的时空数据库语言。一些学者提出了以ODMG对象模型为基础的时空数据模型和时空数据库语言。这类时空数据库语言以OQL为基础进行扩展。面向对象数据库提供了高度的数据抽象和建模能力。

发明人在实现本发明的过程中发现上述两种方式分别存在的缺陷为：

方式一的缺陷：时空查询方法基于关系模型，实际上就是纯SQL，但它在时空变化表达和时空查询处理上都存在较大的障碍。方式二的缺陷：对于面向对象数据库中固有的一些问题，使得面向对象的时空数据模型在实现和实际应用上存在一定的障碍。

发明内容

为了解决时空变化表达和时空查询处理上较大的障碍以及对于面向对象数据库中固有问题，使得面向对象的时空数据模型在实现和实际应用上存在障碍的问题，本发明实施例提供了一种时空数据的查询方法及装置。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种时空数据的查询方法，其特征在于，所述方法包括：

获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型；

当所述语句信息的类型为查询类别时，从所述语句信息中提取空间信息关键字和时态信息关键字；

获取所述空间信息关键字所对应的空间信息，从数据库中查找与所述空间信息匹配的数据，并得到第一数据集，获取所述时态信息关键字所对应的时态信息，从所述第一数据集中查找与所述时态信息匹配的数据，得到结果数据集，或者，

获取所述空间信息关键字所对应的空间信息，从数据库中查找与所述空间信息匹配的数据，得到第一结果数据集，获取所述时态信息关键字对应的时态信息，从数据库中查找与所述时态信息匹配的数据，得到第二结果数据集，获取第一结果数据集和第二结果数据集的交集，得到结果数据集。

优选地，所述方法还包括：

预定义时空关键字、空间信息关键字和时态信息关键字；

其中，所述时空关键字ST直接用于语句信息之前，表示所述语句信息增加了时空信息，所述空间信息关键字具体为：长度，面积，边界和距离，所述时态信息关键字具体为Zai。

优选地，，所述获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型之后，还包括：

当所述语句信息的类型为插入类别时，创建的硬盘空间，根据所述语句信息中所表示的数据类型分配所述创建的硬盘空间，建立空间二维表，并加入记录索引，将所述语句信息中的详细内容录入所述空间二维表中。

优选地，所述获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型之后，还包括：

当所述语句信息的类型为删除类别时，建立内存空间，将所述二维表的索引值复制至所述内存空间，将所述二维表复制至内存空间，并删除硬盘空间上的所述二维表的索引值和二维表，

当所述删除出现错误时，则将内存空间中的内容覆盖硬盘空间，提示删除错误信息。

优选地，所述获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型之后，还包括：

当所述语句信息的类型为修改类型时，建立内存空间，将所述二维表的索引值复制至所述内存空间，将所述二维表复制至内存空间，并删除硬盘空间上的所述二维表的索引值和二维表；

创建的硬盘空间，根据所述语句信息中所表示的数据类型分配所述创建的硬盘空间，建立空间二维表，并加入记录索引，将所述语句信息中的详细内容录入所述空间二维表中。

第二方面，提供了一种时空数据的查询装置，所述装置包括：

获取判断模块，用于获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型；

提取模块，用于当所述语句信息的类型为查询类别时，从所述语句信息中提取空间信息关键字和时态信息关键字；

查询处理模块，用于获取所述空间信息关键字所对应的空间信息，从数据库中查找与所述空间信息匹配的数据，并得到第一数据集，获取所述时态信息关键字所对应的时态信息，从所述第一数据集中查找与所述时态信息匹配的数据，得到结果数据集，

或者，

用于获取所述空间信息关键字所对应的空间信息，从数据库中查找与所述空间信息匹配的数据，得到第一结果数据集，获取所述时态信息关键字对应的时态信息，从数据库中查找与所述时态信息匹配的数据，得到第二结果数据集，获取第一结果数据集和第二结果数据集的交集，得到结果数据集。

优选地，所述装置还包括：

预定义模块，用于预定义时空关键字、空间信息关键字和时态信息关键字；

其中，所述时空关键字ST直接用于语句信息之前，表示所述语句信息增加了时空信息，所述空间信息关键字具体为：长度，面积，边界和距离，所述时态信息关键字具体为Zai。

优选地，所述装置还包括：

插入处理模块，用于当所述语句信息的类型为插入类别时，创建的硬盘空间，根据所述语句信息中所表示的数据类型分配所述创建的硬盘空间，建立空间二维表，并加入记录索引，将所述语句信息中的详细内容录入所述空间二维表中。

优选地，所述装置还包括：

删除处理模块，用于当所述语句信息的类型为删除类别时，建立内存空间，将所述二维表的索引值复制至所述内存空间，将所述二维表复制至内存空间，并删除硬盘空间上的所述二维表的索引值和二维表，

当所述删除出现错误时，则将内存空间中的内容覆盖硬盘空间，提示删除错误信息。

优选地，所述装置还包括：

修改处理模块，用于当所述语句信息的类型为修改类型时，建立内存空间，将所述二维表的索引值复制至所述内存空间，将所述二维表复制至内存空间，并删除硬盘空间上的所述二维表的索引值和二维表；

创建的硬盘空间，根据所述语句信息中所表示的数据类型分配所述创建的硬盘空间，建立空间二维表，并加入记录索引，将所述语句信息中的详细内容录入所述空间二维表中。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

通过获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型；根据所述语句信息的类别，从所述语句信息中提取空间信息关键字和时态信息关键字并进行处理，可以有效的解决逆向四维时空数据模型的查询问题。该语言在传统SQL语言基础上进行拓展，增加了时空要素。同时在非关系数据结构中，提出新的关键字和查询方式，完成记录的操作。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明第一实施例提供的一种时空数据的查询方法流程图；

图2为本发明第二实施例提供的一种时空数据的查询方法流程图；

图3为本发明第三实施例提供的一种时空数据的查询装置结构示意图；

图4为本发明第四实施例提供的一种时空数据的查询装置结构示意图；

图5为本发明第五实施例提供的一种时空数据的查询装置结构示意图；

图6为本发明第六实施例提供的一种时空数据的查询装置结构示意图；

图7为本发明第七实施例提供的一种时空数据的查询装置结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

实施例一

本发明实施例一提供了一种时空数据的查询方法，如图1所示，所述方法流程包括：

步骤101：获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型。

所述步骤101之前，还包括：

可选地，所述方法还包括：预定义时空关键字、空间信息关键字和时态信息关键字；

其中，所述时空关键字具体为ST，直接用于语句信息之前，表示所述语句信息增加了时空信息，例如，

ST Create P……

ST Select*from……

执行算法时，当包含所述时空关键字ST时，即直接调用ST-SQL；

所述空间信息关键字具体为：长度（Length）,面积（Area）,边界（Bound）,距离（Distance），

其中Length的表达式为Length（Line;[Stype]）,括号中的[]为可选项，Stype代表取交集的类型，做为后期扩展使用，暂时取默认值为0，彼此间用英文半角分号区分。

例如，我们想取某条公路A的长度，表达式为：

Length（A；0）或Length（A）

面积（Area）,边界（Bound）,距离（Distance），有类似的表达式，具体为：

Area(district;[Stype])

Bound(district;[Stype])

Distance(object1,object2;[Stype])

具体的，在逆向四维时空数据模型中，针对单独的记录点，是存在T、X、Y坐标系的。因此，在时间交点，采用笛卡尔坐标平面的几何模型，可以完成上述表达式的实现。例如Distance(P1,P2)是取P1点和P2点的距离。我们假设在逆向四维时空数据模型中两点坐标为P1(A1，T1，X1，Y1),P2(A2，T2，X2，Y2)，则其模型算法伪码形式为：

最后求解出的Distance(P1,P2)是一条关于时间T的函数，面积（Area）,边界（Bound）,距离（Distance）模型同理，在此不再赘述；

其中，所述时态信息关键字具体为Zai，后面接入时间信息，具体包括三种情况，举例进行说明，

情况一示例：Zai后直接加时间，代表在该时间点；

Select*from P zai2010-9-1，此句代表从P点模型中取2010年9月1日所有信息。

模型实现算法伪码形式如下：

情况二示例：Zai后加括号，中间用英文半角逗号分隔，代表在各时间点；

Select*from P zai[2010-9-1，2012-9-9]，此句代表从P点模型中分别取出2010年9月1日和2012年9月9日这两个时间点的所有数据；

模型实现算法伪码形式如下：

情况三示例，Zai后加括号，中间用英文半角分号分隔，代表在该时间段；

Select*from P zai[2010-9-1;Now]，此句代表取出从2010年9月至今所有信息。

模型实现算法伪码形式如下：

步骤102：当所述语句信息的类型为查询类别时，从所述语句信息中提取空间信息关键字和时态信息关键字。

其中，所述语句信息类型包括：查询类别、插入类别、删除类别和修改类别；所述空间信息关键字和时态信息关键字用于获取对应的空间信息和时间信息，以用于获取目标时空数据。

步骤103：获取所述空间信息关键字所对应的空间信息，从数据库中查找与所述空间信息匹配的数据，并得到第一数据集，获取所述时态信息关键字所对应的时态信息，从所述第一数据集中查找与所述时态信息匹配的数据，得到结果数据集。

本实施例通过获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型；根据所述语句信息的类别，从所述语句信息中提取空间信息关键字和时态信息关键字并进行处理，可以有效的解决逆向四维时空数据模型的查询问题。该语言在传统SQL语言基础上进行拓展，增加了时空要素。同时在非关系数据结构中，提出新的关键字和查询方式，完成记录的操作。

结合上述实施方式，步骤103还可进行替换，替换后的方法流程如图2所示，具体包括：

步骤201：获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型。

其中，所述类型标识关键字是指用于表示语句信息类型的标识，在本实施例中，分别用select、insert、delete和modify分别标识查询类别、插入类别、删除类别和修改类别。

步骤202：当所述语句信息的类型为查询类别时，从所述语句信息中提取空间信息关键字和时态信息关键字。

其中，所述语句信息类型包括：查询类别、插入类别、删除类别和修改类别；所述空间信息关键字和时态信息关键字用于获取对应的空间信息和时间信息，以用于获取目标时空数据。

步骤203：获取所述空间信息关键字所对应的空间信息，从数据库中查找与所述空间信息匹配的数据，得到第一结果数据集，获取所述时态信息关键字对应的时态信息，从数据库中查找与所述时态信息匹配的数据，得到第二结果数据集，获取第一结果数据集和第二结果数据集的交集，得到结果数据集。

可选地，所述获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型之后，还包括：

当所述语句信息的类型为插入类别时，创建的硬盘空间，根据所述语句信息中所表示的数据类型分配所述创建的硬盘空间，建立空间二维表，并加入记录索引，将所述语句信息中的详细内容录入所述空间二维表中。

具体地，在本实施例中，插入类别的语句信息的基本格式如下：

ST INSERT INTO P(列1,列2,...)VALUES(值1,值2,....)

与关系数据库不同的是，由于数据库是用来适应数据的，所以P(列1,列2,...)不固定，也不能省略。

可选地，所述获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型之后，还包括：

当所述语句信息的类型为删除类别时，建立内存空间，将所述二维表的索引值复制至所述内存空间，将所述二维表复制至内存空间，并删除硬盘空间上的所述二维表的索引值和二维表，

当所述删除出现错误时，则将内存空间中的内容覆盖硬盘空间，提示删除错误信息。

在本实施例中，不涉及表名称的属性，Delete语句的基本格式如下，

ST DELETE WHERE属性点=值，因为逆向四维时空数据库中，删除信息，并不是一条简单记录的删除，而是索引值整点模型中整个二维表的删除，因此涉及到硬盘空间的释放。

可选地，所述获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型之后，还包括：

当所述语句信息的类型为修改类型时，建立内存空间，将所述二维表的索引值复制至所述内存空间，将所述二维表复制至内存空间，并删除硬盘空间上的所述二维表的索引值和二维表；

创建的硬盘空间，根据所述语句信息中所表示的数据类型分配所述创建的硬盘空间，建立空间二维表，并加入记录索引，将所述语句信息中的详细内容录入所述空间二维表中。

具体地，在本实施例中，当所述语句信息的类型为修改类型时，分为两种情况：

一是进行点群模型的修改。在这种情况下，其执行的操作是Delete与Insert语句的组合，执行算法也相同。即删除一条记录，并增加一条记录，来完成原有记录的修改。

二是进行点模型的修改，在这种情况下，点群索引信息不需改动。仅需要对点模型的二维表信息进行更新，是传统的关系型数据库操作。

本实施例通过获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型；根据所述语句信息的类别，从所述语句信息中提取空间信息关键字和时态信息关键字并进行处理，可以有效的解决逆向四维时空数据模型的查询问题。该语言在传统SQL语言基础上进行拓展，增加了时空要素。同时在非关系数据结构中，提出新的关键字和查询方式，完成记录的操作。

实施例二

本发明实施例二提供了一种时空数据的查询装置，如图3所示，所述装置包括：

获取判断模块301，用于获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型；

提取模块302，用于当所述语句信息的类型为查询类别时，从所述语句信息中提取空间信息关键字和时态信息关键字；

查询处理模块303，用于获取所述空间信息关键字所对应的空间信息，从数据库中查找与所述空间信息匹配的数据，并得到第一数据集，获取所述时态信息关键字所对应的时态信息，从所述第一数据集中查找与所述时态信息匹配的数据，得到结果数据集，

或者，

用于获取所述空间信息关键字所对应的空间信息，从数据库中查找与所述空间信息匹配的数据，得到第一结果数据集，获取所述时态信息关键字对应的时态信息，从数据库中查找与所述时态信息匹配的数据，得到第二结果数据集，获取第一结果数据集和第二结果数据集的交集，得到结果数据集。

结合上述装置，如图4所示，上述装置还包括：

预定义模块401，用于预定义时空关键字、空间信息关键字和时态信息关键字；

其中，所述时空关键字ST直接用于语句信息之前，表示所述语句信息增加了时空信息，所述空间信息关键字具体为：长度，面积，边界和距离，所述时态信息关键字具体为Zai。

结合上述装置，如图5所示，上述装置还包括：

插入处理模块501，用于当所述语句信息的类型为插入类别时，创建的硬盘空间，根据所述语句信息中所表示的数据类型分配所述创建的硬盘空间，建立空间二维表，并加入记录索引，将所述语句信息中的详细内容录入所述空间二维表中。

结合上述装置，如图6所示，上述装置还包括：

删除处理模块601，用于当所述语句信息的类型为删除类别时，建立内存空间，将所述二维表的索引值复制至所述内存空间，将所述二维表复制至内存空间，并删除硬盘空间上的所述二维表的索引值和二维表，

当所述删除出现错误时，则将内存空间中的内容覆盖硬盘空间，提示删除错误信息。

结合上述装置，如图7所示，上述装置还包括：

修改处理模块701，用于当所述语句信息的类型为修改类型时，建立内存空间，将所述二维表的索引值复制至所述内存空间，将所述二维表复制至内存空间，并删除硬盘空间上的所述二维表的索引值和二维表；

创建的硬盘空间，根据所述语句信息中所表示的数据类型分配所述创建的硬盘空间，建立空间二维表，并加入记录索引，将所述语句信息中的详细内容录入所述空间二维表中。

本实施例通过获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型；根据所述语句信息的类别，从所述语句信息中提取空间信息关键字和时态信息关键字并进行处理，可以有效的解决逆向四维时空数据模型的查询问题。该语言在传统SQL语言基础上进行拓展，增加了时空要素。同时在非关系数据结构中，提出新的关键字和查询方式，完成记录的操作。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种时空数据的查询方法，其特征在于，所述方法包括：

获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型；

当所述语句信息的类型为查询类别时，从所述语句信息中提取空间信息关键字和时态信息关键字；

获取所述空间信息关键字所对应的空间信息，从数据库中查找与所述空间信息匹配的数据，并得到第一数据集，获取所述时态信息关键字所对应的时态信息，从所述第一数据集中查找与所述时态信息匹配的数据，得到结果数据集，或者，

获取所述空间信息关键字所对应的空间信息，从数据库中查找与所述空间信息匹配的数据，得到第一结果数据集，获取所述时态信息关键字对应的时态信息，从数据库中查找与所述时态信息匹配的数据，得到第二结果数据集，获取第一结果数据集和第二结果数据集的交集，得到结果数据集。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

预定义时空关键字、空间信息关键字和时态信息关键字；

其中，所述时空关键字ST直接用于语句信息之前，表示所述语句信息增加了时空信息，所述空间信息关键字具体为：长度，面积，边界和距离，所述时态信息关键字具体为Zai。

3.根据权利要求1-2所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型之后，还包括：

当所述语句信息的类型为插入类别时，创建的硬盘空间，根据所述语句信息中所表示的数据类型分配所述创建的硬盘空间，建立空间二维表，并加入记录索引，将所述语句信息中的详细内容录入所述空间二维表中。

4.根据权利要求1-2所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型之后，还包括：

当所述语句信息的类型为删除类别时，建立内存空间，将所述二维表的索引值复制至所述内存空间，将所述二维表复制至内存空间，并删除硬盘空间上的所述二维表的索引值和二维表，

当所述删除出现错误时，则将内存空间中的内容覆盖硬盘空间，提示删除错误信息。

5.根据权利要求1-2所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型之后，还包括：

当所述语句信息的类型为修改类型时，建立内存空间，将所述二维表的索引值复制至所述内存空间，将所述二维表复制至内存空间，并删除硬盘空间上的所述二维表的索引值和二维表；

创建的硬盘空间，根据所述语句信息中所表示的数据类型分配所述创建的硬盘空间，建立空间二维表，并加入记录索引，将所述语句信息中的详细内容录入所述空间二维表中。

6.一种时空数据的查询装置，其特征在于，所述装置包括：

获取判断模块，用于获取所述用户输入的语句信息，当所述语句信息中标识有时空关键字标识时，根据所述类型标识关键字判断所述语句信息的类型；

提取模块，用于当所述语句信息的类型为查询类别时，从所述语句信息中提取空间信息关键字和时态信息关键字；

查询处理模块，用于获取所述空间信息关键字所对应的空间信息，从数据库中查找与所述空间信息匹配的数据，并得到第一数据集，获取所述时态信息关键字所对应的时态信息，从所述第一数据集中查找与所述时态信息匹配的数据，得到结果数据集，

或者，

用于获取所述空间信息关键字所对应的空间信息，从数据库中查找与所述空间信息匹配的数据，得到第一结果数据集，获取所述时态信息关键字对应的时态信息，从数据库中查找与所述时态信息匹配的数据，得到第二结果数据集，获取第一结果数据集和第二结果数据集的交集，得到结果数据集。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

预定义模块，用于预定义时空关键字、空间信息关键字和时态信息关键字；

其中，所述时空关键字ST直接用于语句信息之前，表示所述语句信息增加了时空信息，所述空间信息关键字具体为：长度，面积，边界和距离，所述时态信息关键字具体为Zai。

8.根据权利要求6-7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

插入处理模块，用于当所述语句信息的类型为插入类别时，创建的硬盘空间，根据所述语句信息中所表示的数据类型分配所述创建的硬盘空间，建立空间二维表，并加入记录索引，将所述语句信息中的详细内容录入所述空间二维表中。

9.根据权利要求6-7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

删除处理模块，用于当所述语句信息的类型为删除类别时，建立内存空间，将所述二维表的索引值复制至所述内存空间，将所述二维表复制至内存空间，并删除硬盘空间上的所述二维表的索引值和二维表，

当所述删除出现错误时，则将内存空间中的内容覆盖硬盘空间，提示删除错误信息。

10.根据权利要求6-7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

修改处理模块，用于当所述语句信息的类型为修改类型时，建立内存空间，将所述二维表的索引值复制至所述内存空间，将所述二维表复制至内存空间，并删除硬盘空间上的所述二维表的索引值和二维表；

创建的硬盘空间，根据所述语句信息中所表示的数据类型分配所述创建的硬盘空间，建立空间二维表，并加入记录索引，将所述语句信息中的详细内容录入所述空间二维表中。

Images