CN109241368A - 一种海量poi数据存储方法 - Google Patents
一种海量poi数据存储方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109241368A CN109241368A CN201810711457.1A CN201810711457A CN109241368A CN 109241368 A CN109241368 A CN 109241368A CN 201810711457 A CN201810711457 A CN 201810711457A CN 109241368 A CN109241368 A CN 109241368A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- poi data
- tile
- data
- poi
- classification
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Instructional Devices (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明公开了一种海量POI数据存储方法,包括:用数字编码替换POI数据中包含的分类信息;提取POI数据,按照预设的初步切片等级,根据经纬度将POI数据进行初步切片,并根据分类信息,将不同分类的POI数据分别存储在不同的初步瓦片文件中;遍历初步瓦片中的POI数据,对于每条数据,根据预设的二次切片等级,计算每个等级下的瓦片行列,根据等级、行列及当前初步瓦片文件的分类,确定二次瓦片文件的唯一名称,将不同分类的POI数据存储在不同的二次瓦片文件中;根据二次瓦片文件查询POI数据,将根据二次瓦片文件查询到的POI数据的主要项存储在主瓦片文件中,将数据的其他项存储在关联瓦片文件中。本发明满足了对数据高速存取的要求。
Description
技术领域
本发明涉及电子地图技术领域,尤其涉及一种海量POI(Point of Interest,兴趣点)数据存储方法。
背景技术
用户日常使用的导航设备,可以帮助指导用户从起点到目的地位置,并且在整个过程中,导航应用都会持续的获取用户的位置信息。因此在用户行驶的整个过程中,不同的POI随着一起出现,POI是Point Of Interest的缩写,表示用户在当前这个点上的兴趣。如果我们拥有一个用户一天的所有POI数据,我们就可以大概的规划出该用户这一天的行为轨迹,甚至在各个点停留的时间。POI的点十分具有伸缩性,可以是一栋房子、一个写字楼、一个邮筒、一个公交站,也可以是一个公园,一个机场等。用户在任何一个物理位置上都会产生对应的POI。
全面的POI讯息是丰富导航地图的必备信息,及时的POI兴趣点能提醒用户路况的分支及周边建筑的详尽信息,也能方便导航中查到你所需要的各个地方,选择最为便捷和通畅的道路来进行路径规划,因此,导航地图POI的多少直接影响到导航的好用程度。
因此,通常POI数据所涉及的数据量很大,从数十万条到上千万条记录,想要用于快速高效渲染,对存储方式有极高的要求。
POI数据一般使用数据库方式或者Excel文件的方式存储,查询对CPU和内存消耗非常大,应用于渲染时,通常无法满足快速高效的要求。
发明内容
以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
本发明实施例提供了一种海量POI数据存储方法,在数据量较大的情况下对POI数据进行存储,满足快速高效渲染的要求。
为了实现上述目的,本发明实施例提供了一种海量POI数据存储方法,所述方法包括:
用数字编码替换POI数据中包含的分类信息;
提取POI数据,按照预设的初步切片等级,根据经纬度将POI数据进行初步切片,并根据分类信息,将不同分类的POI数据分别存储在不同的初步瓦片文件中;
遍历初步瓦片中的POI数据,对于每条数据,根据预设的二次切片等级,计算每个等级下的瓦片行列,根据等级、行列及当前初步瓦片文件的分类,确定二次瓦片文件的唯一名称,将不同分类的POI数据分别存储在不同的二次瓦片文件中;
根据二次瓦片文件查询POI数据,将根据二次瓦片文件查询到的POI数据的主要项存储在主瓦片文件中,将数据的其他项存储在关联瓦片文件中。
可选的,所述方法还包括:打包所述主瓦片文件和关联瓦片文件,形成最终存储数据。
可选的,所述用数字编码替换POI数据中包含的分类信息的步骤之前,还包括:对每条分类信息建立对应的数字编码,记录在分类表里。
可选的,所述用数字编码替换POI数据中包含的分类信息的步骤,还包括:记录当前处理的位置,采用追加的方式存储结果。
可选的,所述方法还包括:对显示等级相同的分类信息进行归并,建立新的分类表。
可选的,所述根据经纬度将POI数据进行切片的步骤,还包括:采用追加的方式存储切片结果。
可选的,所述方法还包括:对初步瓦片文件中的POI数据,根据经纬度进行排序。
可选的,
所述根据经纬度进行排序,包括:先按照纬度进行排序,纬度相同的按照经度进行排序。
本发明实施例还提供了一种电子设备,包括:处理器和存储器,所述存储器存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被所述处理器执行时实现上述的海量POI数据存储方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述的海量POI数据存储方法。
与现有技术相比,本发明由于采取以上技术方案,其具有以下优点:1、由于本发明对POI数据进行预处理,并采用空间索引,对数据进行粗切片。因此,后续操作,都可以快速取到所需的最小数据集,需要处理的数据少,占用内存少,效率高。2、本发明采用递增式的处理方式,支持停止后继续处理,保留之前得到的成果,可以避免重复处理,提高了处理效率,可以很快看到成果。3、本发明存储POI数据,可应用于快速高效渲染,满足了对数据高速存取的要求。
在阅读并理解了附图和详细描述后,可以明白其他方面。
附图说明
附图用来提供对本申请技术方案的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案,并不构成对本申请技术方案的限制。在附图中:
图1为本发明实施例提供的海量POI数据存储方法流程图;
图2为本发明实施例提供的数据切片示意图。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
参照图1所示,为本发明实施例提供的海量POI数据存储方法流程图。所述方法包括:
步骤101,根据POI数据所包含的分类信息建立分类表,并对每条分类信息建立对应的数字编码,记录在所述分类表里;
步骤102,对照分类表,用数字编码替换POI数据中包含的分类信息;
步骤103,提取POI数据,按照预设的初步切片等级,根据经纬度将POI数据进行切片,并根据分类信息,将不同分类的POI数据分别存储在不同的初步瓦片文件中;
步骤104,遍历当前初步瓦片中的POI数据,对于每条数据,根据预设的二次切片等级,计算每个等级下的瓦片行列,根据等级、行列及当前初步瓦片的分类,确定二次瓦片文件的唯一名称,将不同分类的POI数据分别存储在不同的二次瓦片文件中;
步骤105,根据二次瓦片文件查询POI数据,将根据二次瓦片文件查询到的POI数据的主要项存储在主瓦片文件中,将数据的其他项存储在关联瓦片文件中。
POI数据的主要项(包括ID、名称、经纬度、类型编码)存储在主瓦片文件中;而POI数据的其他项存储在关联瓦片文件中;主瓦片文件加关联瓦片文件存储完整的POI数据。本申请通过将数据的主要项存储在主瓦片文件中;而POI数据的其他项存储在关联瓦片文件中,这样可以满足高速渲染的要求。
在本申请的一个实施例中,所述方法还包括:
步骤106,打包主瓦片文件和关联瓦片文件,形成最终存储数据。
在本实施例中,对数据进行二次切片,可以减少后续存储数据需要访问得数据量,提高访问效率。
下面对本实施例所包括的上述步骤进行详细说明。
在步骤101中及步骤102中,建立POI数据分类表,建立分类编码,并初步处理POI数据。
根据POI数据所包含的分类信息建立分类表,并对每条分类信息建立对应的编码,记录在所述分类表里,对照分类表,对POI数据进行处理,用数字编码替换POI数据中包含的分类信息。
POI数据一般都包含分类信息,不同的分类具有不同的重要性,即显示级别。渲染时,在不同显示等级下,根据分类的重要性,显示不同分类的POI数据。例如,在18级时,只显示普通行政地名数据,20级以上时,才显示购物信息数据,如超市、商店信息等。
在本申请的一个实施例中,所述分类表的内容包括:具体分类(大类、中类、小类),分类编码,显示等级。这样,通过本申请实施例建立分类表,存储了不同分类信息的分类编码和显示等级的对应关系,所以就可以根据分类编码确定POI数据显示的重要性,即显示等级。
1)统计POI数据分类信息,初步建立分类表。
在本实施例中,POI数据分类采用三层分类的方式:大类、中类、小类,根据需求,每层分类可采用几位数字进行编码,在本申请的一个实施例中,每层分类采用2位数字进行编码,整体分类,即每条分类信息对应的编码为采用6位数字进行编码。
对每条分类信息,拆分为大类、中类和小类,依次归并大类信息,大类下的中类信息,以及中类下小类。按照大类、中类、小类三层,建立分类目录树,并按照递增方式自动分配相应的分类编码。例如,对于分类信息“地名地址信息;行政地名;国家名”,拆分为“地名地址信息”(大类,对应编码01)、“行政地名”(中类,对应编码01)、“国家名”(小类,对应编码01),整体分类对应编码为010101。
下表1为本申请一个实施例的分类表示例。
表1:分类表
2)对照分类表,对POI数据进行处理,用数字编码替换POI数据中包含的分类信息。
对照分类表,对POI数据进行处理,用数字编码替换分类信息,减少POI数据的长度,避免后续处理进行字符串比较,影响处理效率。处理时,记录当前处理的位置,采用“追加”的方式存储结果,这样可以保留上次处理的成果,下次继续处理,实现递增式的处理。
3)根据渲染要求,对显示等级相同的分类信息进行归并,建立分类合并表,作为后续处理分类的依据。
为了减少分类的数量,可以根据渲染要求,将重要性相同的的分类进行合并,以减轻后续处理的负担。例如,根据渲染要求,“餐饮服务;餐饮相关场所;餐饮相关”和“购物服务;购物相关场所;购物相关场所”重要性相同,即显示等级相同,即可以把这两类归并为一类。
分类合并后,建立最新的分类合并表,作为后续处理分类的依据。
在步骤103中,将POI数据进行初步切片,按照位置,建立空间索引,并根据步骤1得到的分类表进行分类。
电子地图由多个瓦片组成,每个瓦片中包含多个POI。所谓的瓦片是指按照某种规则及平面坐标系,分等级将一个坐标范围围成的区域进行平均分割之后得到多个子区域,为每个子区域分配唯一标识,如用(x,y,z)标识某一子区域,则每个子区域即为一个瓦片;当某一POI对应的经纬度落在该瓦片内时,在该瓦片中与该POI的经纬度对应的位置绘制该POI。
1)确定切片使用的等级。
参照图2所示,首先需要确定切片的等级。切片等级过低,瓦片数少,但是每个瓦片中的数据过大,不利于后续处理;反之,切片等级过高,瓦片数过大,虽然内瓦片中数据较少,但后续处理所涉及的瓦片数可能过大,也会影响效率,所以需要确定一个适中的等级,
不能过大或过小。本方法综合考虑瓦片数量和单个瓦片数据量,选定切片的等级为15。
2)提取POI数据,按照预设的切片等级,根据经纬度将POI数据进行切片,并根据分类表,将不同分类的POI数据分别存储在不同的瓦片文件中。
每个瓦片根据等级和区域位置,对应唯一的编码,例如编码为05000x000y,对应等级为5第x行第y列的瓦片。
分类存储指的是:要根据POI数据的分类分别存储在不同的瓦片中。比如两个POI数据处在同一个区域中,但是分类不同,比如一个POI数据是大类,一个POI数据是小类,这样就需要存储在两个瓦片文件中,瓦片的位置编码都是05000x000y,再结合分类,两个瓦片文件的编码分别是:05000x000y_01和05000x000y_02。
可见,根据瓦片的行列,结合POI数据的分类编码,可以确定唯一名称,作为瓦片文件的名称。一个瓦片里是包含很多POI数据的,通过本发明的实施例,在瓦片区域内的属于同一分类的POI数据,全部存储在一个瓦片文件中。
先根据POI数据的位置信息,即经纬度计算出所在瓦片的行列(位置),再根据POI数据的分类编码,对照步骤1得到的分类表,找到对应的分类,进行存储。根据瓦片的行列,分类编码,可以确定唯一名称,作为瓦片文件的名称。
对POI数据进行切片时,采用“追加”的方式存储切片结果,这样可以保留上次处理的成果,下次继续处理,实现递增式的处理。
3)对2)中的得到的瓦片中的POI数据,根据经纬度进行排序,方便后续的处理。
排序时,先按照纬度进行排序,纬度相同的按照经度进行排序,这样可以提高后续处理时的效率。
在步骤104中,根据初步切片数据,进行POI数据最终切片。
1)确定最终切片的等级范围,即最小等级和最大等级。根据渲染系统的要求,确定最终的切片范围为1级~25级。
2)遍历步骤2得到的切片,对每个切片进行如下处理。
3)遍历当前瓦片中的POI数据,对于每条数据,根据1)中预设的二次切片的等级范围,计算每个等级下的瓦片行列,根据等级、行列及当前瓦片的分类,确定二次切片瓦片文件的唯一名称,(每个瓦片根据等级和区域位置,对应唯一的编码,例如编码为05000x000y,对应等级为5第x行第y列的瓦片。结合分类后,瓦片文件编码类似于05000x000y_010101。)
将数据的主要项(包括ID、名称、经纬度、类型编码)存储在主瓦片文件中,将数据的其他项存储在关联瓦片文件中。
在步骤106中,打包主瓦片文件和关联瓦片文件,形成最终存储数据。
步骤105生成的瓦片数量庞大,如果每个瓦片对应两个文件(主瓦片文件和关联瓦片文件),则散碎的文件数量过于庞大,不利于访问,会极大的降低访问的效率。因为需要考虑减少最终的文件数量,同时要保证可以方便快速地定位到每一个瓦片。
1)确定打包的切片等级范围及区域范围。综合考虑打包文件的数量和单个打包文件的大小,本方法采用如下的划分方式:1级~9级整体打包,10级以上每一级分区域打包。
2)按照1)中确定的等级范围及区域范围,确定打包文件的数量,打包文件的名称由等级范围和区域范围唯一确定,和切片类似,打包文件也分为主文件和关联文件。
3)遍历2)所有的打包文件,将对应的主瓦片存储在主打包文件中,关联瓦片存储在关联打包文件中。打包文件开始部分建立索引,该索引表示各个瓦片在打包文件中的位置和大小,这样可以快速定位瓦片。
步骤101至105,建立了POI数据瓦片,在此基础上步骤106形成最终的存储数据,这样就可以提供快速高效渲染所需要的数据。
上述各实施例仅用于说明本发明,其中针对POI数据切片、打包切片数据等方法都是可以有所变化的,凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进,均不应排除在本发明的保护范围之外。
综上所述,本发明实施例提供了一种海量POI数据的存储方法,包括以下步骤:1)建立POI数据分类表,建立分类编码,并初步处理POI数据;2)将POI数据粗切片,按照位置,建立空间索引,并根据分类表进行分类;3)根据分类表和粗切片数据,进行数据切片;4)打包切片数据,形成最终存储数据;本发明方法具有存储海量POI数据,可应用于快速高效渲染的功能。
本发明实施例通过对分类信息进行数字编码,并采用数字编码替换POI数据中的分类信息,减少POI数据的长度,避免后续处理进行字符串比较,从而提高了处理效率。本发明实施例通过对POI数据进行二次切片,可以更方便地查找定位到所需数据,并且发明实施例通过打包切片数据文件,减少最终的文件数量,保证可以方便快速地定位到每一个切片。
本发明实施例还提供一种电子设备,包括:处理器和存储器,所述存储器存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被所述处理器执行时实现上述的方法。
此外,本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被执行时实现上述的方法。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
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。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服务器,空调器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种海量POI数据存储方法,其特征在于,所述方法包括:
用数字编码替换POI数据中包含的分类信息;
提取POI数据,按照预设的初步切片等级,根据经纬度将POI数据进行初步切片,并根据分类信息,将不同分类的POI数据分别存储在不同的初步瓦片文件中;
遍历初步瓦片中的POI数据,对于每条数据,根据预设的二次切片等级,计算每个等级下的瓦片行列,根据等级、行列及当前初步瓦片文件的分类,确定二次瓦片文件的唯一名称,将不同分类的POI数据分别存储在不同的二次瓦片文件中;
根据二次瓦片文件查询POI数据,将根据二次瓦片文件查询到的POI数据的主要项存储在主瓦片文件中,将数据的其他项存储在关联瓦片文件中。
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:打包所述主瓦片文件和关联瓦片文件,形成最终存储数据。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述用数字编码替换POI数据中包含的分类信息的步骤之前,还包括:对每条分类信息建立对应的数字编码,记录在分类表里。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述用数字编码替换POI数据中包含的分类信息的步骤,还包括:记录当前处理的位置,采用追加的方式存储结果。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:对显示等级相同的分类信息进行归并,建立新的分类表。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据经纬度将POI数据进行切片的步骤,还包括:采用追加的方式存储切片结果。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:对初步瓦片文件中的POI数据,根据经纬度进行排序。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,
所述根据经纬度进行排序,包括:先按照纬度进行排序,纬度相同的按照经度进行排序。
9.一种电子设备,包括:处理器和存储器,其特征在于,所述存储器存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的海量POI数据存储方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的海量POI数据存储方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810711457.1A CN109241368B (zh) | 2018-07-03 | 2018-07-03 | 一种海量poi数据存储方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810711457.1A CN109241368B (zh) | 2018-07-03 | 2018-07-03 | 一种海量poi数据存储方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109241368A true CN109241368A (zh) | 2019-01-18 |
CN109241368B CN109241368B (zh) | 2022-02-22 |
Family
ID=65072331
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810711457.1A Active CN109241368B (zh) | 2018-07-03 | 2018-07-03 | 一种海量poi数据存储方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109241368B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110321443A (zh) * | 2019-06-27 | 2019-10-11 | 埃洛克航空科技(北京)有限公司 | 三维实景模型数据库构建方法、装置及数据服务系统 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1729628A (zh) * | 2002-10-11 | 2006-02-01 | 米特公司 | 用于直接获取接收信号的系统 |
CN106327417A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-01-11 | 南京师范大学 | 一种qr码水印图像数据压缩与编码方法 |
CN106600523A (zh) * | 2016-12-05 | 2017-04-26 | 武汉市国土资源和规划信息中心 | 一种三维模型数据的瓦片式快速加载方法 |
-
2018
- 2018-07-03 CN CN201810711457.1A patent/CN109241368B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1729628A (zh) * | 2002-10-11 | 2006-02-01 | 米特公司 | 用于直接获取接收信号的系统 |
CN106327417A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-01-11 | 南京师范大学 | 一种qr码水印图像数据压缩与编码方法 |
CN106600523A (zh) * | 2016-12-05 | 2017-04-26 | 武汉市国土资源和规划信息中心 | 一种三维模型数据的瓦片式快速加载方法 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110321443A (zh) * | 2019-06-27 | 2019-10-11 | 埃洛克航空科技(北京)有限公司 | 三维实景模型数据库构建方法、装置及数据服务系统 |
CN110321443B (zh) * | 2019-06-27 | 2021-08-10 | 埃洛克航空科技(北京)有限公司 | 三维实景模型数据库构建方法、装置及数据服务系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109241368B (zh) | 2022-02-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Bannister et al. | Latitudinal patterns and regionalization of plant diversity along a 4270‐km gradient in continental Chile | |
CN103885983B (zh) | 一种旅游线路的确定方法、优化方法以及装置 | |
CN103678429B (zh) | 一种旅游线路的推荐方法以及装置 | |
KR20190104154A (ko) | 서비스 객체 디스플레이 방법, 맵 데이터 처리 방법, 클라이언트 및 서버 | |
US10068033B2 (en) | Graph data query method and apparatus | |
CN103324666A (zh) | 一种基于微博数据的话题跟踪方法及装置 | |
CN106033416A (zh) | 一种字符串处理方法及装置 | |
CN106911757A (zh) | 一种业务信息的推送方法和装置 | |
CN101944109A (zh) | 一种基于页面分块的图片摘要提取系统及方法 | |
CN108319376B (zh) | 一种优化商业词推广的输入联想推荐方法及装置 | |
CN104516920B (zh) | 数据查询方法和数据查询系统 | |
CN105574162B (zh) | 关键字自动超级链接的方法 | |
CN104346405B (zh) | 一种从网页中抽取信息的方法及装置 | |
CN103218443A (zh) | 一种面向博客网页的网页检索系统及方法 | |
CN108038506A (zh) | 一种图书自动分类方法 | |
CN106033428B (zh) | 统一资源定位符的选择方法和统一资源定位符的选择装置 | |
CN106250552A (zh) | 在搜索引擎结果页面上聚集web页面 | |
CN104572873A (zh) | 信息处理方法及装置 | |
CN106649347A (zh) | 一种兴趣信息的识别方法及装置 | |
CN102591984A (zh) | 导航数据中兴趣点数据查询速度的优化方法 | |
CN101739429A (zh) | 一种优化聚类搜索结果的方法及其装置 | |
CN108153776A (zh) | 数据查询方法及装置 | |
CN103617221B (zh) | 软件推荐方法及系统 | |
CN106886517A (zh) | 业务选址方法、装置以及系统 | |
CN109241368A (zh) | 一种海量poi数据存储方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
CB02 | Change of applicant information | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: Room 262, building 1, No. 11, Deshengmenwai street, Xicheng District, Beijing 100088 Applicant after: Beijing Daoheng Software Co.,Ltd. Address before: Room 805, 8th floor, Congyuan building, No. 95, Qinghe 3rd Street, Haidian District, Beijing 100085 Applicant before: BEIJING DAOPOWER TIMES TECHNOLOGY CO.,LTD. |
|
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |