CN110674134A - 一种地理信息数据存储方法、查询方法及装置 - Google Patents

一种地理信息数据存储方法、查询方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种地理信息数据存储方法、查询方法及装置，所述方法包括：获取多个地理信息数据；提取每个所述地理信息数据对应的地理位置特征；根据每个所述地理信息数据对应的地理位置特征确定目标位置区域以及所述目标位置区域对应的数据分布情况；根据目标数据量和所述数据分布情况对所述目标位置区域进行切分处理，得到至少两个切分区域，所述目标数据量表征所述切分区域对应的所述地理信息数据的数据量的理想值；分别对每个所述切分区域对应的所述地理信息数据进行存储。基于切分区域，能够减少进行数据处理(比如数据存储、数据查询)时出现数据倾斜的情况，提高数据处理效率。

Description

一种地理信息数据存储方法、查询方法及装置
技术领域
本发明涉及互联网通信技术领域，尤其涉及一种地理信息数据存储方法、查询方法及装置。
背景技术
随着互联网通信技术的发展，智能终端设备更加普及。移动互联网时代的到来，智能终端设备覆盖的用户数量越来越多，用户利用运行于智能终端设备上的应用产生的地理信息数据也越来越多。比如用户可以利用运行于手机上的应用上报其当前位置的地理信息数据。这样基于某应用的地理信息数据往往是海量的，比如对应的数据量可以以PB(Petabyte，千万亿字节)级定义。
然而，现有技术并不能为这些地理信息数据提供有效的处理方案，不能保证进行相关数据存储、查询的高效率。
发明内容
为了解决现有技术应用在对地理信息数据进行处理时，数据存储、查询效率低等问题，本发明提供了一种地理信息数据存储方法、查询方法及装置：
一方面，本发明提供了一种地理信息数据存储方法，所述方法包括：
获取多个地理信息数据；
提取每个所述地理信息数据对应的地理位置特征；
根据每个所述地理信息数据对应的地理位置特征确定目标位置区域以及所述目标位置区域对应的数据分布情况；
根据目标数据量和所述数据分布情况对所述目标位置区域进行切分处理，得到至少两个切分区域，所述目标数据量表征所述切分区域对应的所述地理信息数据的数据量的理想值；
分别对每个所述切分区域对应的所述地理信息数据进行存储。
另一方面提供了一种地理信息数据查询方法，所述方法包括：
获取数据查询请求，所述数据查询请求包括用于描述查询位置区域的多个定位数据；
分别根据每个所述定位数据对应的地理位置特征确定出每个所述定位数据对应的切分区域；
根据所述切分区域确定对应的数据存储单元；
从各个所述定位数据对应的所述数据存储单元中获取在所述查询位置区域之内的目标地理信息数据；
其中，所述切分区域是根据目标数据量和数据分布情况对目标位置区域进行切分处理得到的，所述目标位置区域以及所述数据分布情况是由多个地理信息数据对应的地理位置特征确定得到的，所述目标数据量表征所述切分区域对应的所述地理信息数据的数据量的理想值。
另一方面提供了一种地理信息数据存储装置，所述装置包括：
数据获取模块：用于获取多个地理信息数据；
特征提取模块：用于提取每个所述地理信息数据对应的地理位置特征；
区域确定模块：用于根据每个所述地理信息数据对应的地理位置特征确定目标位置区域以及所述目标位置区域对应的数据分布情况；
区域切分模块：用于根据目标数据量和所述数据分布情况对所述目标位置区域进行切分处理，得到至少两个切分区域，所述目标数据量表征所述切分区域对应的所述地理信息数据的数据量的理想值；
存储模块：用于分别对每个所述切分区域对应的所述地理信息数据进行存储。
另一方面提供了一种地理信息数据查询装置，所述装置包括：
查询请求获取模块：用于获取数据查询请求，所述数据查询请求包括用于描述查询位置区域的多个定位数据；
切分区域确定模块：用于分别根据每个所述定位数据对应的地理位置特征确定出每个所述定位数据对应的切分区域；
存储单元确定模块：用于根据所述切分区域确定对应的数据存储单元；
查询结果获取模块：用于从各个所述定位数据对应的所述数据存储单元中获取在所述查询位置区域之内的目标地理信息数据；
其中，所述切分区域是根据目标数据量和数据分布情况对目标位置区域进行切分处理得到的，所述目标位置区域以及所述数据分布情况是由多个地理信息数据对应的地理位置特征确定得到的，所述目标数据量表征所述切分区域对应的所述地理信息数据的数据量的理想值。
另一方面提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上述的地理信息数据存储方法或地理信息数据查询方法。
另一方面提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上述的地理信息数据存储方法或地理信息数据查询方法。
本发明提供的一种地理信息数据存储方法、查询方法及装置，具有如下技术效果：
本发明根据目标数据量和数据分布情况，对目标位置区域进行切分处理，得到对应有较一致数据量的切分区域，再对切分区域对应的地理信息数据进行存储，各切分区域对应的数据存储单元中所存储的地理信息数据的数据量较一致，这样数据存储效率更高。在进行数据查询时，可以根据定位数据确定切分区域，在切分区域对应的数据存储单元中进行查询，这样数据查询效率更高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，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它附图。
图1是本发明实施例提供的一种应用环境的示意图；
图2是本发明实施例提供的一种地理信息数据存储方法的流程示意图；
图3也是本发明实施例提供的一种地理信息数据存储方法的流程示意图；
图4也是本发明实施例提供的一种地理信息数据存储方法的流程示意图；
图5是本发明实施例提供的展示目标位置区域对应的数据分布情况的示意图；
图6是本发明实施例提供的对目标位置区域进行分级切分的示意图；
图7是本发明实施例提供的基于分级切分建立的树形结构示意图；
图8是本发明实施例提供的一种地理信息数据存储装置的组成框图；
图9是本发明实施例提供的一种地理信息数据查询方法的流程示意图；
图10是本发明实施例提供的在目标位置区域确定查询位置区域的示意图；
图11是本发明实施例提供的一种地理信息数据查询装置的组成框图；
图12是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
请参阅图1，图1是本发明实施例提供的一种应用环境的示意图，可以包括客户端01和服务器02，客户端与服务器通过网络连接。用户通过客户端将地理信息数据发送至服务器，服务器对接收到的地理信息数据进行数据存储。用户通过客户端向服务器发送数据查询请求，服务器从存储的数据中确定出满足查询条件的目标地理信息数据。需要说明的是，图1仅仅是一种示例。
具体的，客户端01可以包括智能手机、台式电脑、平板电脑、笔记本电脑、数字助理、智能可穿戴设备等类型的实体设备，也可以包括运行于实体设备中的软体，例如一些服务商提供给用户的网页页面，也可以为该些服务商提供给用户的应用。
具体的，所述服务器02可以包括一个独立运行的服务器，或者分布式服务器，或者由多个服务器组成的服务器集群。服务器02可以包括有网络通信单元、处理器和存储器等等。所述服务器02可以为上述客户端提供后台服务。
在本发明实施例中，对地理信息数据进行存储、查询的方案可以利用人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术。人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。例如，可以将多个地理信息数据输入数据处理模型进行数据分类，进而将每个分类对应的所述地理信息数据进行存储；其中，所述数据处理模型是通过使用多个样本数据进行机器学习训练而获得的。
以下介绍本发明一种地理信息数据存储方法的具体实施例，图2是本发明实施例提供的一种地理信息数据存储方法的流程示意图，本说明书提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或服务器产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。具体的如图2所示，所述方法可以包括：
S201：获取多个地理信息数据；
本发明实施例中，获取的所述地理信息数据可以对应某应用自身获得的业务数据、可以对应其他应用获得的业务数据，也可以对应某应用自身获得的业务数据和其他应用获得的业务数据的组合。具体应用获得的业务数据可以对应该应用的某一业务功能。这些由相关应用获得的业务数据可以作为获取的所述地理信息数据的数据源。基于确定的数据源，获得业务数据的获得时间段可以设置为1天、3天、5天等，当然也可以根据需要灵活设置。具体应用获得业务数据的形式可以是：用户A利用应用上报其当前位置(A地)的地理信息数据、用户B利用应用向用户C分享的B地的地理信息数据等。
相关应用可以为社交类应用(如微信应用)、具备娱乐功能的应用(如视频应用、音频应用、游戏应用和阅读应用)以及具备服务功能的应用(如地图导航应用、团购应用)等。相关应用可以利用全球定位系统(GlobalPositioningSystem，GPS)、通用分组无线服务(GeneralPacketRadioService，GPRS)、基于移动位置服务(LocationBasedService，LBS)、无线保真(WirelessFidelity，WiFi)以及蓝牙等技术获得业务数据。
所述地理信息数据可以包括对应的用户帐号信息、地理位置信息、业务标识等。比如用户使用社交类应用发布带有定位的信息，所述地理信息数据可以包括该用户的用户帐号信息(对应该社交类应用)、地理位置信息(对应“定位”操作指向的地理位置)、业务标识(比如该社交类应用的业务标识A或者该社交类应用信息发布功能对应的业务标识A1)以及信息发布对应的时间等。其中，所述用户账号信息还可以包括用户年龄、性别等基本信息。
在实际应用中，获取的所述地理信息数据为静态数据、离线数据。
S202：提取每个所述地理信息数据对应的地理位置特征；
本发明实施例中，从所述地理信息数据中提取出的地理位置特征可以指向地理坐标系中的经度和纬度。对于所述地理位置特征指向的维度可以进行更细粒度的设置，比如所述地理位置特征可以指向洲、国、省、市、乡、镇等。
当然，所述地理位置特征可以对应虚拟地图的二维坐标或三维坐标，所述虚拟地图可以是相关应用(比如游戏应用)中提供的地图。
S203：根据每个所述地理信息数据对应的地理位置特征确定目标位置区域以及所述目标位置区域对应的数据分布情况；
本发明实施例中，可以根据这些地理信息数据对应的地理位置特征确定出目标位置区域。不同的地理信息数据对应所述目标位置区域的不同位置，可以统计得到所述目标位置区域对应的数据分布情况。在实际应用中，对于某业务场景，这些地理信息数据对应的目标位置区域为C国。指向C国东南部地区的地理信息数据明显多于指向西北部地区的地理信息数据，C国对应的地理信息数据的分布是极其不均匀，这些可以作为所述目标位置区域对应的数据分布情况。
在一个具体的实施例中，如图3所示，所述根据每个所述地理信息数据对应的地理位置特征确定目标位置区域以及所述目标位置区域对应的数据分布情况，包括：
S301：根据每个所述地理信息数据对应的地理位置特征确定所述目标位置区域；
比如，地理信息数据A对应的地理位置特征指向甲地，地理信息数据B对应的地理位置特征指向乙地，地理信息数据C对应的地理位置特征指向丙地，那么由甲地、乙地和丙地可以确定所述目标位置区域，所述目标位置区域包括甲地、乙地和丙地。进一步的，所述目标位置区域可以是包括甲地、乙地和丙地的一个矩形区域。
可以获取对应的电子地图，根据每个所述地理信息数据对应的地理位置特征，在所述电子地图上确定出所述目标位置区域。
S302：将所述目标位置区域划分为多个大小相同的区域网格；
可以获取网格划分信息，所述网格划分信息从网格形状信息、网格尺寸信息组成的群组中选择的至少一个。根据所述网格划分信息将所述目标位置区域划分为多个大小相同的区域网格。具体的，所述区域网格可以设置为10米*10米的正方形格子。当然也可以根据需要灵活设置，例如可以设置为10米*15米的矩形格子。
在实际应用中，可以将电子地图A(对应C国)切分成(M-1)*(N-1)个1公里*1公里的正方形格子，其中M和N分别表示行、列的最大值。
S303：根据所述地理信息数据对应的地理位置特征为所述地理信息数据分配对应的所述区域网格；
比如，地理信息数据A对应的地理位置特征指向甲地，甲地对应区域网格17中，可以为地理信息数据A分配对应的所述区域网格17。
S304：统计每个所述区域网格对应的所述地理信息数据的数据量，得到对应的网格数据量；
在实际应用中，可以以Rij来进行表示第i行第j列的格子，统计每个格子对应的所述地理信息数据的数据量。
这里的数据量可以以字节(Byte)作为最小单位。
S305：根据每个所述区域网格对应的所述网格数据量得到所述数据分布情况。
在实际应用中，为了后续切分处理中涉及的数值计算更方便，可以对所述网格数据量作取整等处理。比如可以确定一个参考值，将所有网格数据量除以该参考数得到的数值作取整处理。如图5所示，有的区域网格对应的所述网格数据量可以为0，有的区域网格对应的所述网格数据量可以为2000，不同区域网格对应的网格数据量的差异很大。图5可以直观的展示目标位置区域对应的数据分布情况。
S204：根据目标数据量和所述数据分布情况对所述目标位置区域进行切分处理，得到至少两个切分区域，所述目标数据量表征所述切分区域对应的所述地理信息数据的数据量的理想值；
本发明实施例中，由于目标位置区域对应的地理信息数据的分布常常是极其不均匀的。根据目标数据量和数据分布情况对目标位置区域进行切分处理，可以有效的控制得到的切分区域对应的地理信息数据的数据量在一个接近所述目标数据量的范围内，任意两个切分区域对应的地理信息数据的数据量也较一致。
在一个具体的实施例中，如图4所示，所述根据目标数据量和所述数据分布情况对所述目标位置区域进行切分处理，得到至少两个切分区域，包括
S401：根据所述目标数据量和所述数据分布情况对所述目标位置区域进行第一级切分处理，得到两个第一级子区域；
如图6所示，该目标位置区域包括30个区域网格，每个区域网格对应的网格数据量也是不同的。
所述目标数据量通过执行下述步骤确定：获取目标区域数；根据所述数据分布情况得到所述目标位置区域对应的所述地理信息数据的总数据量；根据所述目标区域数和所述总数据量得到所述目标数据量。如图6所述，所述总数据量为60，所述目标区域数，也就是需要切分得到的切分区域的数量K＝5。那么所述目标数据量为12。
根据切分结果中每个子区域对应的所述地理信息数据的数据量与所述目标数据量之间的差值满足数据量阈值(所述数据量阈值表征所述切分区域对应的实际数据量与所述目标数据量之间的差值范围)的条件的情况，可以对目标位置区域进行分级切分处理。具体的，执行每一级切分处理的步骤，可以包括：确定当前级切分处理对应的区域切分方向和区域切分点切分；根据所述当前级切分处理对应的所述区域切分方向和所述区域切分点进行区域切分。对于区域切分方向和区域切分点切分的确定可以基于k-维树(KD-Tree)算法。
在实际应用中，可以将电子地图A(对应C国)切分成(M-1)*(N-1)个1公里×1公里的正方形格子，其中M和N分别表示行、列的最大值。可以以Rij来进行表示第i行第j列的格子，用square(Rij，RMN)来定义一个子区域(矩阵)，square(Rij，RMN)里面包含从第i行第j列到第M行第N列的所有格子(i<＝M，j<＝N)。square(R00，R(M-1)(N-1))对于C国。avg是square(R00，R(M-1)(N-1))对应的总数据除以目标区域数，P对应所述数据量阈值。对目标位置区域进行分级切分处理的步骤包括：
Function:train(square(Rij，RMN)，devideType)//主调用函数
if|calculateSum(square(Rij，RMN))–avg|<＝P
saveSubSquare(square(Rij，RMN))
return
d＝findDevidePoint(square(Rij，RMN)，devideType)
if(devideType＝＝‘列切分’)
train(square(Rij，RMd)，‘行切分’)
train(square(Ri(d+1)，RMN)，‘行切分’)
elseif(devideType＝＝‘行切分’)
train(square(Rij，RdN)，‘列切分’)
train(square(R(d+1)j，RMN)，‘列切分’)
其中，calculateSumsquare(Rij，RMN))函数是计算当前矩阵square(Rij，RMN)对应的所述地理信息数据的数据量，即遍历i到M行，j到N列中所有格子对应的所述地理信息数据的数据量。saveSubSquare(square(Rij，RMN))函数是记录该切割得到的所有变体矩阵square(Rij，RMN)与所有格子的映射关系。
Function:findDevidePoint(square(Rij，RMN))，devideType)
if(devideType＝＝‘列切分’)
在square(Rij，RMN)中找到列切分点d，使得切分后的square(Rij，RMd)满足|calculateSum(square(Rij，RMd))-avg|<＝P以及square(Rid，RMN)满足|calculateSum(square(Rid，RMN))-avg|<＝P
returnd
Elseif(devideType＝＝‘行切分’)
在square(Rij，RMN)中找到行切分点d，使得切分后的square(Rij，RdN)满足|calculateSum(square(Rij，RdN))-avg|<＝P以及square(Rdj，RMN)满足|calculateSum(square(Rdj，RMN))-avg|<＝P
returnd
可以初始调用train(square(R00，R(M-1)(N-1)))，’列切分’)。当然，数据量阈值还可以设置为表征两个子区域对应的所述地理信息数据的数据量之间的差值的容忍误差，当对应的数据量差值小于P时，可以认为两个子区域对应的所述地理信息数据的数据量近似相等。
如图6所示，对所述目标位置区域进行第一级切分处理时，可以进行列切分，得到两个第一级子区域：square(R00，R42)和square(R03，R45)。
S402：分别确定每个所述第一级子区域对应的所述地理信息数据的数据量与所述目标数据量之间的差值；
square(R00，R42)对应的所述地理信息数据的数据量为24，相应的，与所述目标数据量之间的差值为12。
square(R03，R45)对应的所述地理信息数据的数据量为36，相应的，与所述目标数据量之间的差值为24。
S403：当所述差值满足数据量阈值的条件时，停止对所述第一级子区域执行下一级切分处理；
比如所述数据量阈值为2，那么上述两个第一级子区域对应的数据量差值都不满足数据量阈值的条件，则无法停止对所述第一级子区域执行下一级切分处理。
S404：当所述差值不满足所述数据量阈值的条件时，对所述第一级子区域执行下一级切分处理，直至切分结果中每个子区域对应的所述地理信息数据的数据量与所述目标数据量之间的差值满足所述数据量阈值的条件；
对square(R00，R42)进行行切分得到square(R00，R22)和square(R30，R42)，由于这两个矩阵对应的数据量差值满足所述数据量阈值的条件，可以停止切分停止。
对square(R03，R45)进行行切分得到square(R03，R15)和square(R23，R45)。
square(R03，R15)对应的数据量差值满足所述数据量阈值的条件，可以停止切分停止。square(R23，R45)对应的数据量差值都不满足数据量阈值的条件，需要进行下一级切分：对square(R23，R45)进行列切分得到square(R23，R44)和square(R25，R45)，square(R23，R44)和square(R25，R45)对应的数据量差值满足所述数据量阈值的条件，可以停止切分停止。
S405：根据每一级切分处理对应的切分结果中对应的数据量差值满足所述数据量阈值的条件的所述子区域，得到至少两个所述切分区域；
至少两个所述切分区域为：square(R00，R22)、square(R30，R42)、square(R03，R15)、square(R23，R44)和square(R25，R45)。
基于所述目标位置区域的分级切分处理，可以建立区域网格与对应的切分区域的映射关系，也可以基于分级切分建立树形结构，如图7所示。
S205：分别对每个所述切分区域对应的所述地理信息数据进行存储。
本发明实施例中，得到的切分区域相当于对目标位置区域进行经度和维度上的非等距离切割，可以保证目标位置区域对应的地理信息数据被较为均匀的映射到对应的数据存储单元(与变体矩阵对应)中。
在一个具体的实施例中，所述目标位置区域包括多个大小相同的区域网格，所述分别对每个所述切分区域对应的所述地理信息数据进行存储，还包括：分别将每个所述切分区域应的所述地理信息数据存储于对应的数据存储单元；分别确定每个所述切分区域对应的所述区域网格；基于所述切分区域，创建对应的所述区域网格与对应的所述数据存储单元之间的映射关系。
这样能够将海量的地理信息数据较为均匀的散列到对应的数据存储单元(对应变体矩阵)内进行存储。在分布式数据散列过程中，不同的队列收集到的待处理数据对应数据量较一致。可以避免因数据量存在明显差异导致个别队列处理性能极度下降的情况出现，可以有效保证整体数据处理耗时不受个别队列的影响。尤其对于上百亿规模的地理信息数据，这样可以避免发生数据倾斜现象，保障分布式数据处理的总体性能水平。
由以上本说明书实施例提供的技术方案可见，本说明书实施例中根据目标数据量和数据分布情况，对目标位置区域进行切分处理，得到对应有较一致数据量的切分区域，再对切分区域对应的地理信息数据进行存储，各切分区域对应的数据存储单元中所存储的地理信息数据的数据量较一致，这样数据存储效率更高，进而建立数据索引的查询维度更合理、数据存储消耗也更小。基于切分区域，能够减少进行数据存储时出现数据倾斜的情况，提高数据处理效率。
本发明实施例还提供了一种地理信息数据存储装置，如图8所示，所述装置包括：
数据获取模块810：用于获取多个地理信息数据；
特征提取模块820：用于提取每个所述地理信息数据对应的地理位置特征；
区域确定模块830：用于根据每个所述地理信息数据对应的地理位置特征确定目标位置区域以及所述目标位置区域对应的数据分布情况；
区域切分模块840：用于根据目标数据量和所述数据分布情况对所述目标位置区域进行切分处理，得到至少两个切分区域，所述目标数据量表征所述切分区域对应的所述地理信息数据的数据量的理想值；
存储模块850：用于分别对每个所述切分区域对应的所述地理信息数据进行存储。
需要说明的，所述装置实施例中的装置与方法实施例基于同样的发明构思。
基于上述得到的至少两个所述切分区域，以及将每个所述切分区域应的所述地理信息数据存储于对应的数据存储单元。以下介绍本说明书一种地理信息数据查询方法的一种具体实施例。图9是本发明实施例提供的一种地理信息数据查询方法的流程示意图，本发明提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。具体的如图9所示，所述方法可以包括：
S901：获取数据查询请求，所述数据查询请求包括用于描述查询位置区域的多个定位数据；
在本发明实施例中，多个所述定位数据描述出所述查询位置区域，相当于确定了查询条件中边界范围。在实际应用中，所述数据查询请求可以对应查询在所述查询位置区域之内的所用用户。
S902：分别根据每个所述定位数据对应的地理位置特征确定出每个所述定位数据对应的切分区域；
可以提取每个所述定位数据对应的地理位置特征；根据每个所述定位数据对应的地理位置特征在所述目标位置区域确定出每个所述定位数据对应的区域网格，所述目标位置区域包括多个大小相同的所述区域网格；根据每个所述定位数据对应的所述区域网格确定出每个所述定位数据对应的所述切分区域。
可以结合步骤S405中建立的区域网格与对应的切分区域的映射关系，或者基于分级切分建立的树形结构，确定出所述定位数据对应的区域网格以及对应的切分区域。
比如，上述步骤S405得到的至少两个所述切分区域为：square(R00，R22)、square(R30，R42)、square(R03，R15)、square(R23，R44)和square(R25，R45)。图10所示，多个所述定位数据描述出所述查询位置区域覆盖了R12、R21、R22、R23、R24、R31、R32、R33和R34。这些被覆盖的区域网格对应的切分区域为：square(R00，R22)、square(R30，R42)和square(R23，R44)。
S903：根据所述切分区域确定对应的数据存储单元；
进而确定出square(R00，R22)对应的数据存储单元、square(R30，R42)对应的数据存储单元和square(R23，R44)对应的数据存储单元。
S904：从各个所述定位数据对应的所述数据存储单元中获取在所述查询位置区域之内的目标地理信息数据；
这样可以从各个所述定位数据对应的所述数据存储单元中获取在所述查询位置区域之内的目标地理信息数据。可以只在与查询边界相关的特定变体矩阵对应的数据存储单元中进行查找。比如查询位置区域对应C国(目标位置区域)H地，不需要载入C国对应的所有地理信息数据，然后逐个遍历这些地理信息数据是否指向H地轮廓内，这样会有大量的无效判断。
本发明实施例中，由于原本需要载入的C国对应的所有地理信息数据已经基于切分区域存储于对应的数据存储单元中，可以只读取与查询边界相关的特定变体矩阵对应的数据存储单元中的数据(可以找到散列文件位置，从而进行基于查询条件的收敛)，整体上减少了数据读入量，减少数据的搜索空间。每个数据存储单元存储对应的数据量相对平均，不会出现个别数据存储单元对应的数据量过大或过小的情形，在分布式数据查找过程中也避免了数据倾斜的情况出现，能够有效提高分布式离线任务的运行效率，且支持任意大小的自定义区域的离线查找。在实际应用中，可以将全国切分为16个变体矩阵。经过实验对比，该方案对离线挖掘有3-5倍的性能提升。
由以上本说明书实施例提供的技术方案可见，本说明书实施例中在进行数据查询时，可以根据定位数据确定切分区域，在切分区域对应的数据存储单元中进行查询，这样数据查询效率更高。基于切分区域，能够减少进行数据查询时出现数据倾斜的情况，提高数据处理效率。尤其对于大规模地理信息数据的查询。
本发明实施例还提供了一种地理信息数据查询装置，如图11所示，所述装置包括：
查询请求获取模块1110：用于获取数据查询请求，所述数据查询请求包括用于描述查询位置区域的多个定位数据；
切分区域确定模块1120：用于分别根据每个所述定位数据对应的地理位置特征确定出每个所述定位数据对应的切分区域；
存储单元确定模块1130：用于根据所述切分区域确定对应的数据存储单元；
查询结果获取模块1140：用于从各个所述定位数据对应的所述数据存储单元中获取在所述查询位置区域之内的目标地理信息数据；
其中，所述切分区域是根据目标数据量和数据分布情况对目标位置区域进行切分处理得到的，所述目标位置区域以及所述数据分布情况是由多个地理信息数据对应的地理位置特征确定得到的，所述目标数据量表征所述切分区域对应的所述地理信息数据的数据量的理想值。
需要说明的，所述装置实施例中的装置与方法实施例基于同样的发明构思。
本发明实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器，该存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，该至少一条指令、该至少一段程序、该代码集或指令集由该处理器加载并执行以实现如上述方法实施例所提供的地理信息数据存储方法或地理信息数据查询方法。
进一步地，图12示出了一种用于实现本发明实施例所提供的方法的电子设备的硬件结构示意图，所述设备可以参与构成或包含本发明实施例所提供的装置。如图12所示，设备120可以包括一个或多个(图中采用1202a、1202b，……，1202n来示出)处理器1202(处理器1202可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器1204、以及用于通信功能的传输装置1206。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(I/O接口)、通用串行总线(USB)端口(可以作为I/O接口的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图12所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，电子设备120还可包括比图12中所示更多或者更少的组件，或者具有与图12所示不同的配置。
应当注意到的是上述一个或多个处理器1202和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到电子设备120(或移动设备)中的其他元件中的任意一个内。如本申请实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。
存储器1204可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中所述的方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器1202通过运行存储在存储器124内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的一种地理信息数据存储方法或地理信息数据查询方法。存储器1204可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器1204可进一步包括相对于处理器1202远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至电子设备120。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置1206用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括电子设备120的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置1206包括一个网络适配器(NetworkInterfaceController，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置1206可以为射频(RadioFrequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(LCD)，该液晶显示器可使得用户能够与电子设备120(或移动设备)的用户界面进行交互。
本发明的实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质可设置于电子设备之中以保存用于实现方法实施例中一种地理信息数据存储方法或地理信息数据查询方法相关的至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，该至少一条指令、该至少一段程序、该代码集或指令集由该处理器加载并执行以实现上述方法实施例提供的地理信息数据存储方法或地理信息数据查询方法。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络的多个网络服务器中的至少一个网络服务器。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置和电子设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
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)

1.一种地理信息数据存储方法，其特征在于，所述方法包括：
获取多个地理信息数据；
提取每个所述地理信息数据对应的地理位置特征；
根据每个所述地理信息数据对应的地理位置特征确定目标位置区域以及所述目标位置区域对应的数据分布情况；
根据目标数据量和所述数据分布情况对所述目标位置区域进行切分处理，得到至少两个切分区域，所述目标数据量表征所述切分区域对应的所述地理信息数据的数据量的理想值；
分别对每个所述切分区域对应的所述地理信息数据进行存储。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述地理信息数据对应的地理位置特征确定目标位置区域以及所述目标位置区域对应的数据分布情况，包括：
根据每个所述地理信息数据对应的地理位置特征确定所述目标位置区域；
将所述目标位置区域划分为多个大小相同的区域网格；
根据所述地理信息数据对应的地理位置特征为所述地理信息数据分配对应的所述区域网格；
统计每个所述区域网格对应的所述地理信息数据的数据量，得到对应的网格数据量；
根据每个所述区域网格对应的所述网格数据量得到所述数据分布情况。
3.根据权利要求1或2任一所述的方法，其特征在于，所述根据目标数据量和所述数据分布情况对所述目标位置区域进行切分处理，得到至少两个切分区域，包括
根据所述目标数据量和所述数据分布情况对所述目标位置区域进行第一级切分处理，得到两个第一级子区域；
分别确定每个所述第一级子区域对应的所述地理信息数据的数据量与所述目标数据量之间的差值；
当所述差值满足数据量阈值的条件时，停止对所述第一级子区域执行下一级切分处理；
当所述差值不满足所述数据量阈值的条件时，对所述第一级子区域执行下一级切分处理，直至切分结果中每个子区域对应的所述地理信息数据的数据量与所述目标数据量之间的差值满足所述数据量阈值的条件；
根据每一级切分处理对应的切分结果中对应的数据量差值满足所述数据量阈值的条件的所述子区域，得到至少两个所述切分区域；
其中，所述数据量阈值表征所述切分区域对应的实际数据量与所述目标数据量之间的差值范围。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，执行每一级切分处理的步骤，包括：
确定当前级切分处理对应的区域切分方向和区域切分点切分；
根据所述当前级切分处理对应的所述区域切分方向和所述区域切分点进行区域切分。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标位置区域包括多个大小相同的区域网格，所述分别对每个所述切分区域对应的所述地理信息数据进行存储，还包括：
分别将每个所述切分区域应的所述地理信息数据存储于对应的数据存储单元；
分别确定每个所述切分区域对应的所述区域网格；
基于所述切分区域，创建对应的所述区域网格与对应的所述数据存储单元之间的映射关系。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标数据量通过执行下述步骤确定：
获取目标区域数；
根据所述数据分布情况得到所述目标位置区域对应的所述地理信息数据的总数据量；
根据所述目标区域数和所述总数据量得到所述目标数据量。
7.一种地理信息数据查询方法，其特征在于，所述方法包括：
获取数据查询请求，所述数据查询请求包括用于描述查询位置区域的多个定位数据；
分别根据每个所述定位数据对应的地理位置特征确定出每个所述定位数据对应的切分区域；
根据所述切分区域确定对应的数据存储单元；
从各个所述定位数据对应的所述数据存储单元中获取在所述查询位置区域之内的目标地理信息数据；
其中，所述切分区域是根据目标数据量和数据分布情况对目标位置区域进行切分处理得到的，所述目标位置区域以及所述数据分布情况是由多个地理信息数据对应的地理位置特征确定得到的，所述目标数据量表征所述切分区域对应的所述地理信息数据的数据量的理想值。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述分别根据每个所述定位数据对应的地理位置特征确定出每个所述定位数据对应的切分区域，包括：
提取每个所述定位数据对应的地理位置特征；
根据每个所述定位数据对应的地理位置特征在所述目标位置区域确定出每个所述定位数据对应的区域网格，所述目标位置区域包括多个大小相同的所述区域网格；
根据每个所述定位数据对应的所述区域网格确定出每个所述定位数据对应的所述切分区域。
9.一种地理信息数据存储装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取模块：用于获取多个地理信息数据；
特征提取模块：用于提取每个所述地理信息数据对应的地理位置特征；
区域确定模块：用于根据每个所述地理信息数据对应的地理位置特征确定目标位置区域以及所述目标位置区域对应的数据分布情况；
区域切分模块：用于根据目标数据量和所述数据分布情况对所述目标位置区域进行切分处理，得到至少两个切分区域，所述目标数据量表征所述切分区域对应的所述地理信息数据的数据量的理想值；
存储模块：用于分别对每个所述切分区域对应的所述地理信息数据进行存储。
10.一种地理信息数据查询装置，其特征在于，所述装置包括：
查询请求获取模块：用于获取数据查询请求，所述数据查询请求包括用于描述查询位置区域的多个定位数据；
切分区域确定模块：用于分别根据每个所述定位数据对应的地理位置特征确定出每个所述定位数据对应的切分区域；
存储单元确定模块：用于根据所述切分区域确定对应的数据存储单元；
查询结果获取模块：用于从各个所述定位数据对应的所述数据存储单元中获取在所述查询位置区域之内的目标地理信息数据；
其中，所述切分区域是根据目标数据量和数据分布情况对目标位置区域进行切分处理得到的，所述目标位置区域以及所述数据分布情况是由多个地理信息数据对应的地理位置特征确定得到的，所述目标数据量表征所述切分区域对应的所述地理信息数据的数据量的理想值。
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