CN109636950B - 一种行车轨迹数据存储方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种行车轨迹数据存储方法，将数据分为三个维度进行存储：A、第一维度：只存储最新接收到的某一对象的位置数据；B、第二维度：只存储目前正在执行的任务的位置信息；C、第三维度：存储已执行完毕任务的历史数据，以任务为单位，把该任务的所有位置信息应用哈希算法进行压缩后再存入数据库，每天增长的记录数相当于下属的车辆数或任务数；建立完三个维度后，当后台接收到车辆位置信息后，更新第一维度内的数据，同时插入生成第二维度的数据；每天定时在模式二中筛选出已经执行完毕的任务的所有数据，通过哈希算法进行压缩后，存入第三维度的数据内。本发明的优点是：筛选时间从原来的几十秒甚至更久降低为毫秒级。
Description
技术领域
本发明涉及一种行车轨迹数据存储方法。
背景技术
对行车轨迹及过程的管理需求很普遍，一般都是通过对车载设备来发送的位置点数据进行接收存储来满足不同的业务需要(部分情况下通过跟车人员的手机APP发送位置点数据来进行替代)。发送的位置点信息主要包括对象ID(车或者人)、采集时间、经度、维度、发送时间等。在一般的应用中，这些数据发送到后台系统后被存入关系型数据库中，从而为别的应用所使用。为了满足应用中轨迹显示的要求，对每个跟踪对象发送位置的频率是有要求的，就行车轨迹来讲，一般要求几秒发送一次(若按60KM/H计算，1秒行进16.7米)。假设5秒发送一次、一天跟踪10小时计算，每天一个对象新增的数据量约为7000条；如果有100辆车在运行，则每天增加70万条记录，这个增量的数据是很大的。而且，由于行车轨迹需要保持历史数据，以支撑轨迹回放等功能的需要，所以，日积月累之下，会出现“海量”的数据，用传统的设计来实现会对效率造成很大的压力和影响。
而数据应用的需求一般包含两类功能，一是查看下属所有车辆或者部分车辆的当前位置；二是查看某一辆车在某次任务或者某一天的历史轨迹。这两类功能有一个明显的特性就是需要的数据是特定范围的，即真正需要用到的数据是少量的，但需要从海量数据中进行筛选出来。
发明内容
本发明的目的在于提供一种行车轨迹数据存储方法，能够有效解决现有行车轨迹数据存储方法会导致数据量过大，造成数据查找效率低的问题。
为了解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：一种行车轨迹数据存储方法，将数据分为三个维度进行存储：
A、第一维度：只存储最新接收到的某一对象的位置数据，最大记录数量相当于下属的车辆数量；
B、第二维度：只存储目前正在执行的任务的位置信息，最大记录数相当于下属车辆数量*每车每天产生的记录数；
C、第三维度：存储已执行完毕任务的历史数据，以任务为单位，把该任务的所有位置信息应用哈希算法进行压缩后再存入数据库，每天增长的记录数相当于下属的车辆数或任务数；
建立完三个维度后，当后台接收到车辆位置信息后，更新第一维度内的数据，同时插入生成第二维度的数据；每天定时在模式二中筛选出已经执行完毕的任务的所有数据，通过哈希算法进行压缩后，存入第三维度的数据内。
优选的，所述第一维度存储对象的位置数据包括车辆编号、任务编号、地理经度、地理纬度和更新时间。
优选的，所述第二维度存储的位置信息包括位置流水号、车辆编号、任务编号、地理经度、地理纬度和采集时间。
优选的，所述第三纬度存储历史数据包括任务编号、车辆编号、哈希数据块和执行日期。
与现有技术相比，本发明的优点是：在需要查看下属所有车辆或者部分车辆的当前位置类功能的改进情况时：从第一维度直接取值，设计的数据量极少且基本稳定，筛选时间从原来的几十秒甚至更久降低为毫秒级；
在需要查看某一车辆在某次任务或者某天的历史轨迹功能的改进情况时：从第二维度或者第三维度中取值，设计的数据量极少且基本稳定不变，与整体数据量差两个数量级，筛选时间从原来的几十秒甚至更久降低为毫秒级。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
一种行车轨迹数据存储方法的实施例，一种行车轨迹数据存储方法，将数据分为三个维度进行存储：
A、第一维度：只存储最新接收到的某一对象的位置数据，最大记录数量相当于下属的车辆数量，存储对象的位置数据包括车辆编号、任务编号、地理经度、地理纬度和更新时间；
B、第二维度：只存储目前正在执行的任务的位置信息，最大记录数相当于下属车辆数量*每车每天产生的记录数，存储的位置信息包括位置流水号、车辆编号、任务编号、地理经度、地理纬度和采集时间；
C、第三维度：存储已执行完毕任务的历史数据，以任务为单位，把该任务的所有位置信息应用哈希算法进行压缩后再存入数据库，每天增长的记录数相当于下属的车辆数或任务数，存储历史数据包括任务编号、车辆编号、哈希数据块和执行日期；
建立完三个维度后，当后台接收到车辆位置信息后，更新第一维度内的数据，同时插入生成第二维度的数据；每天定时在模式二中筛选出已经执行完毕的任务的所有数据，通过哈希算法进行压缩后，存入第三维度的数据内。
查看下属所有车辆或者部分车辆的当前位置类功能从第一维度中取数；查看某一车辆在某次任务或者某一天的历史轨迹类功能根据任务执行状态分别从第二维度或第三维度中取数。采用上述方法筛选时间从原来的几十秒甚至更久降低为毫秒级。
以上所述仅为本发明的具体实施例，但本发明的技术特征并不局限于此，任何本领域的技术人员在本发明的领域内，所作的变化或修饰皆涵盖在本发明的专利范围之中。
Claims (4)
1.一种行车轨迹数据存储方法，其特征在于：将数据分为三个维度进行存储：
A、第一维度：只存储最新接收到的某一对象的位置数据，最大记录数量相当于下属的车辆数量；
B、第二维度：只存储目前正在执行的任务的位置信息，最大记录数相当于下属车辆数量*每车每天产生的记录数；
C、第三维度：存储已执行完毕任务的历史数据，以任务为单位，把该任务的所有位置信息应用哈希算法进行压缩后再存入数据库，每天增长的记录数相当于下属的车辆数或任务数；
建立完三个维度后，当后台接收到车辆位置信息后，更新第一维度内的数据，同时插入生成第二维度的数据；每天定时在第二维度中筛选出已经执行完毕的任务的所有数据，通过哈希算法进行压缩后，存入第三维度的数据内。
2.如权利要求1所述的一种行车轨迹数据存储方法，其特征在于：所述第一维度存储对象的位置数据包括车辆编号、任务编号、地理经度、地理纬度和更新时间。
3.如权利要求1所述的一种行车轨迹数据存储方法，其特征在于：所述第二维度存储的位置信息包括位置流水号、车辆编号、任务编号、地理经度、地理纬度和采集时间。
4.如权利要求1所述的一种行车轨迹数据存储方法，其特征在于：所述第三维度存储历史数据包括任务编号、车辆编号、哈希数据块和执行日期。
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| 路网环境下移动对象查询技术研究与实现;周翔宇;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20170215;全文 * |
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