CN111581317B - 一种大数据库中快速查找目标区域相邻地块的方法及系统 - Google Patents

一种大数据库中快速查找目标区域相邻地块的方法及系统 Download PDF

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Abstract

本申请提供一种大数据库中快速查找目标区域相邻地块的方法及系统,包括获取目标乡镇内所有地块形成的第一最大区域矩形外围框;多线程查找其他乡镇内所有地块形成的第二最大区域矩形外围框;分析第一最大区域矩形外围框与第二最大区域矩形外围框是否相交;若相交,则确认相邻乡镇;分析第一最大区域矩形外围框内属于相邻乡镇的地块,对目标乡镇的所有地块按照矩形外围框的最小横坐标进行排序;根据预设的处理集合对排序后的地块进行分批次处理,确认目标乡镇内所有地块的相邻地块;能够快速、准确地查找目标区域相邻地块,提高了查找的效率。

Description

一种大数据库中快速查找目标区域相邻地块的方法及系统
技术领域
本申请涉及大数据处理技术领域,具体而言,涉及一种大数据库中快速查找目标区域相邻地块的方法及系统。
背景技术
目前,查找目标区域相邻地块的方法主要有以下两种:1.依据建R树,四叉树等方式建立网格再进行查询。但是这种方式必须先建立对应的数据结构,复杂细节也隐藏在构建树的层级,范围等上,不容易灵活设定。2.直接使用目标区域内每个地块去数据库中查找相邻数据。但是这种方式查找速度很慢,效率很低。所以需要提供一种能够快速、准确地查找目标区域相邻地块的方法。
发明内容
本申请的目的在于提供一种大数据库中快速查找目标区域相邻地块的方法及系统,用以实现快速、准确地查找目标区域相邻地块的技术效果。
第一方面,本申请实施例提供了一种大数据库中快速查找目标区域相邻地块的方法,包括获取目标乡镇内所有地块形成的第一最大区域矩形外围框;多线程查找其他乡镇内所有地块形成的第二最大区域矩形外围框;分析所述第一最大区域矩形外围框与所述第二最大区域矩形外围框是否相交;若相交,则确认相邻乡镇;分析所述第一最大区域矩形外围框内属于所述相邻乡镇的地块,对所述目标乡镇的所有地块按照矩形外围框的最小横坐标进行排序;根据预设的处理集合对排序后的地块进行分批次处理,确认目标乡镇内所有地块的相邻地块。
进一步地,所述根据预设的处理集合对排序后的地块进行分批次处理,确认目标乡镇内所有地块的相邻地块的步骤包括:
a.根据排序顺序和预设的分析数量陆续从数据库中读取地块图斑及地块编码到内存中并定义存放地块的处理集合;
b.将第一个加入处理集合的地块的最大外框横坐标作为处理集合的最大横坐标变量;依次分析后续加入地块的外框最大横坐标或外框最小横坐标是否大于所述最大外框横坐标;
c.若后续加入地块的外框最大横坐标大于等于所述处理集合的最大横坐标变量,则执行步骤e;
d.若后续加入地块的外框最大横坐标小于所述处理集合的最大横坐标变量,则将所述处理集合的最大横坐标变量更新为该地块的外框最大横坐标后再执行步骤e;
e.若后续加入地块的外框最小横坐标大于所述处理集合的最大横坐标变量,则执行步骤f,否则进行加入后续地块,重复步骤c;
f.倒序所述处理集合,循环向前查找所述处理集合中的已有地块,进行各个地块的相交判断;
g.筛除已经进行相交判断的地块到清理集合,在所述处理集合中以当前新加入地块为起点继续倒序向前进行相交判断。
进一步地,所述方法还包括:分析所述目标乡镇是否还有未被处理的地块;若所述目标乡镇还有未被处理的地块,则直接内部循环查找相交地块,完成后再依次保存地块的相交信息。
进一步地,所述步骤g包括:若当前地块的矩形外围框的最大横坐标小于新加入地块的矩形外围框的最小横坐标,则保存当前地块的相交信息;将当前地块从所述处理集合移入所述清理集合;若当前地块的矩形外围框的最大横坐标大于新加入地块的矩形外围框的最小横坐标,并且处理集合的最大横坐标变量小于当前地块的矩形外围框的最大横坐标,则将所述处理集合的最大横坐标变量赋值为当前地块的矩形外围框的最大横坐标。
进一步地,分析所述第一最大区域矩形外围框内属于相邻乡镇的地块的步骤包括:将所述第二最大区域矩形外围框内所有地块图斑的矩形框集合按各个矩形框的最小横坐标、最大横坐标、最小纵坐标、最大纵坐标四个方向分别进行排序;从上述四个方向筛选位于所述第一最大区域矩形外围框内且属于相邻乡镇的地块。
进一步地,所述分析所述第一最大区域矩形外围框与所述第二最大区域矩形外围框是否相交,若相交,则确认相邻乡镇的步骤包括:按照各个乡镇最大区域矩形外围框的最小横坐标对各个乡镇的最大区域矩形外围框进行排序,根据所述最小横坐标依次与所述目标乡镇的最大区域矩形外围框进行相交分析,得到所述目标乡镇的相邻乡镇。
第二方面,本申请实施例提供一种大数据库中快速查找目标区域相邻地块的系统,包括获取模块,用于获取目标乡镇内所有地块形成的第一最大区域矩形外围框;
多线程查找模块,用于查找其他乡镇内所有地块形成的第二最大区域矩形外围框;
第一分析模块,用于分析所述第一最大区域矩形外围框与所述第二最大区域矩形外围框是否相交;若相交,则确认相邻乡镇;
第二分析模块,用于分析所述第一最大区域矩形外围框内属于所述相邻乡镇的地块;
排序模块,用于对所述目标乡镇的所有地块按照矩形外围框的最小横坐标进行排序;
处理模块,用于根据预设的处理集合对排序后的地块进行分批次处理,确认目标乡镇内所有地块的相邻地块。
本申请能够实现的有效果是:在查找目标乡镇内所有地块的相邻地块时,先获取目标乡镇内所有地块构建最大区域矩形外围框;其次,多线程查找其他所有乡镇内所有地块形成的最大区域矩形外围框;再次,通过目标乡镇和其他乡镇的坐标确认目标乡镇的相邻乡镇;然后,再分析第一最大区域矩形外围框内属于相邻乡镇的地块;最后对目标乡镇的所有地块按照矩形外围框的最小横坐标进行排序,根据预设的处理集合对排序后的地块进行分批次处理,确认目标乡镇内所有地块的相邻地块。通过上述方式,能够快速、准确地找到目标乡镇区域内的所有地块的相邻地块,提高了查找的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,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相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种大数据库中快速查找目标区域相邻地块的方法的总体流程示意图;
图2为本申请实施例提供的一种最大区域矩形外围框的构建方式示意图;
图3为本申请实施例提供的一种大数据库中快速查找目标区域相邻地块的系统拓扑结构示意图。
图标:100-快速查找目标区域相邻地块的系统;110-获取模块;120-多线程查找模块;130-第一分析模块;140-第二分析模块;150-排序模块;160-处理模块。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行描述。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时,在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参看图1和图2,图1为本申请实施例提供的一种大数据库中快速查找目标区域相邻地块的方法的总体流程示意图;图2为本申请实施例提供的一种最大区域矩形外围框的构建方式示意图。
经申请人研究发现,在查询各个乡镇空间范围内各个地块自身的相邻地块时,现有的方法都不够灵活,同时速度也较慢。所以为了快速、准确地查找各个地块的相邻地块,提高查找的效率,本申请实施例提供了一种大数据库中快速查找目标区域相邻地块的方法。其具体内容如下所述:
步骤S101,获取目标乡镇内所有地块形成的第一最大区域矩形外围框。
在需要查找目标乡镇内所有地块的相邻地块时,可以获取带查找的乡镇(即目标乡镇)范围内上下左右最远的坐标点,构建目标乡镇范围内所有地块最大的外围框(即第一最大区域矩形外围框),相当于目标乡镇要查找的空间范围。
步骤S102,多线程查找其他乡镇内所有地块形成的第二最大区域矩形外围框。
在获取目标乡镇的第一最大区域矩形外围框时,还可以同时构建其他乡镇范围内所有地块最大的外围框,需要查找目标乡镇所有地块的相邻地块时,开启多线程查找其他乡镇的最大外围框。
步骤S103,分析所述第一最大区域矩形外围框与所述第二最大区域矩形外围框是否相交;若相交,则确认相邻乡镇。
在获取到目标乡镇的最大外围框和其他乡镇的最大外围框后就可以分析目标乡镇与其他乡镇是否相交。
在一种实施方式中,可以按照各个乡镇最大区域矩形外围框的最小横坐标对各个乡镇的最大区域矩形外围框进行排序,根据所述最小横坐标依次与所述目标乡镇的最大区域矩形外围框进行相交分析,得到所述目标乡镇的相邻乡镇。
步骤S104,分析所述第一最大区域矩形外围框内属于所述相邻乡镇的地块。
在确认目标乡镇的相邻乡镇后,就可以进一步分析目标乡镇的最大区域矩形外围框内属于相邻乡镇的地块。
在一种实施方式中,该步骤的具体实现方法可以为:将所述第二最大区域矩形外围框内所有地块图斑的矩形框集合按各个矩形框的最小横坐标、最大横坐标、最小纵坐标、最大纵坐标四个方向分别进行排序;从上述四个方向筛选位于所述第一最大区域矩形外围框内且属于相邻乡镇的地块。
步骤S105,对所述目标乡镇的所有地块按照矩形外围框的最小横坐标进行排序。
在分析出相邻乡镇位于目标乡镇的最大区域矩形外围框内的地块后,就可以按照目标乡镇内的各个地块矩形外围框的最小横坐标对各个地块进行排序。
步骤S106,根据预设的处理集合对排序后的地块进行分批次处理,确认目标乡镇内所有地块的相邻地块。
在对目标乡镇内的地块进行排序后就可以按照设置的处理集合对排序后的地块进行分批次处理,减低单次处理的数据量。
在一种实施方式中,该步骤可以按照以下方法执行:
a.根据排序顺序和预设的分析数量陆续从数据库中读取地块图斑及地块编码到内存中并定义存放地块的处理集合;
在一种实施方式中,处理集合中可以每次读取200个地块进行处理,不足200个的也按照同样的方式执行。
b.将第一个加入处理集合的地块的最大外框横坐标作为处理集合的最大横坐标变量;依次分析后续加入地块的外框最大横坐标或外框最小横坐标是否大于所述最大外框横坐标;
c.若后续加入地块的外框最大横坐标大于等于所述处理集合的最大横坐标变量,则执行步骤e;
d.若后续加入地块的外框最大横坐标小于所述处理集合的最大横坐标变量,则将所述处理集合的最大横坐标变量更新为该地块的外框最大横坐标后再执行步骤e;
e.若后续加入地块的外框最小横坐标大于所述处理集合的最大横坐标变量,则执行步骤f,否则进行加入后续地块,重复步骤c;
f.倒序所述处理集合,循环向前查找所述处理集合中的已有地块,进行各个地块的相交判断;
g.筛除已经进行相交判断的地块到清理集合,在所述处理集合中以当前新加入地块为起点继续倒序向前进行相交判断。
在执行步骤g时,若当前地块的矩形外围框的最大横坐标小于新加入地块的矩形外围框的最小横坐标,则保存当前地块的相交信息;将当前地块从处理集合移入清理集合。若当前地块的矩形外围框的最大横坐标大于新加入地块的矩形外围框的最小横坐标,并且处理集合的最大横坐标变量小于当前地块的矩形外围框的最大横坐标,则将处理集合的最大横坐标变量赋值为当前地块的矩形外围框的最大横坐标。
为了避免分批次处理时有遗漏的地块未被及时处理,本申请提供的方法还可以分析目标乡镇是否还有未被处理的地块;若目标乡镇还有未被处理的地块,则直接内部循环查找相交地块,完成后再依次保存地块的相交信息。
为了降低内存的占用,保证查找过程运行的稳定性,当清理集合中的地块数量超过设置的上限值时,还可以删除清理集合中已经判断完成的地块变量单项。示例性地,该上限值可以设置为1000个,当清理集合中的地块数量达到1000个时就删除已经判断完成的地块变量单项。
通过上述步骤就可以分析得到目标乡镇内各个地块的相邻地块,以及目标乡镇内的地块与其他乡镇的相邻地块。
请参看图3,图3为本申请实施例提供的一种大数据库中快速查找目标区域相邻地块的系统拓扑结构示意图。
本申请实施例还提供了一种大数据库中快速查找目标区域相邻地块的系统10,该系统包括获取模块110,用于获取目标乡镇内所有地块形成的第一最大区域矩形外围框;多线程查找模块120,用于查找其他乡镇内所有地块形成的第二最大区域矩形外围框;第一分析模块130,用于分析第一最大区域矩形外围框与第二最大区域矩形外围框是否相交;若相交,则确认相邻乡镇;第二分析模块140,用于分析第一最大区域矩形外围框内属于相邻乡镇的地块;排序模块150,用于对目标乡镇的所有地块按照矩形外围框的最小横坐标进行排序;处理模块160,用于根据预设的处理集合对排序后的地块进行分批次处理,确认目标乡镇内所有地块的相邻地块。
本申请实施例还提供了一种大数据库中快速查找目标区域相邻地块的装置,该装置包括显示器、输入键盘以及与显示器和输入键盘连接的上述系统。目标乡镇内所有地块的相邻地块查找完毕后就可以在显示器上显示对应的信息。通过输入键盘可以配置系统的参数,查询信息等。
综上所述,本申请实施例提供一种大数据库中快速查找目标区域相邻地块的方法及系统,包括获取目标乡镇内所有地块形成的第一最大区域矩形外围框;多线程查找其他乡镇内所有地块形成的第二最大区域矩形外围框;分析第一最大区域矩形外围框与第二最大区域矩形外围框是否相交;若相交,则确认相邻乡镇;分析第一最大区域矩形外围框内属于相邻乡镇的地块,对目标乡镇的所有地块按照矩形外围框的最小横坐标进行排序;根据预设的处理集合对排序后的地块进行分批次处理,确认目标乡镇内所有地块的相邻地块;能够快速、准确地查找目标区域相邻地块,提高了查找的效率。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种大数据库中快速查找目标区域相邻地块的方法,其特征在于,包括:
获取目标乡镇内所有地块形成的第一最大区域矩形外围框;
多线程查找其他乡镇内所有地块形成的第二最大区域矩形外围框;
分析所述第一最大区域矩形外围框与所述第二最大区域矩形外围框是否相交;若相交,则确认相邻乡镇;
分析所述第一最大区域矩形外围框内属于所述相邻乡镇的地块,
对所述目标乡镇的所有地块按照矩形外围框的最小横坐标进行排序;
根据预设的处理集合对排序后的地块进行分批次处理,确认目标乡镇内所有地块的相邻地块,其具体包括:
a.根据排序顺序和预设的分析数量陆续从数据库中读取地块图斑及地块编码到内存中并定义存放地块的处理集合;
b.将第一个加入处理集合的地块的最大外框横坐标作为处理集合的最大横坐标变量;依次分析后续加入地块的外框最大横坐标或外框最小横坐标是否大于所述最大外框横坐标;
c.若后续加入地块的外框最大横坐标大于等于所述处理集合的最大横坐标变量,则执行步骤e;
d.若后续加入地块的外框最大横坐标小于所述处理集合的最大横坐标变量,则将所述处理集合的最大横坐标变量更新为该地块的外框最大横坐标后再执行步骤e;
e.若后续加入地块的外框最小横坐标大于所述处理集合的最大横坐标变量,则执行步骤f,否则进行加入后续地块,重复步骤c;
f.倒序所述处理集合,循环向前查找所述处理集合中的已有地块,进行各个地块的相交判断;
g.筛除已经进行相交判断的地块到清理集合,在所述处理集合中以当前新加入地块为起点继续倒序向前进行相交判断。
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:若所述清理集合中的地块数量超过设置的上限值时,则删除所述清理集合中已经判断完成的地块变量单项。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
分析所述目标乡镇是否还有未被处理的地块;
若所述目标乡镇还有未被处理的地块,则直接内部循环查找相交地块,完成后再依次保存地块的相交信息。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤g包括:
若当前地块的矩形外围框的最大横坐标小于新加入地块的矩形外围框的最小横坐标,则保存当前地块的相交信息;将当前地块从所述处理集合移入所述清理集合;
若当前地块的矩形外围框的最大横坐标大于新加入地块的矩形外围框的最小横坐标,并且处理集合的最大横坐标变量小于当前地块的矩形外围框的最大横坐标,则将所述处理集合的最大横坐标变量赋值为当前地块的矩形外围框的最大横坐标。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,分析所述第一最大区域矩形外围框内属于相邻乡镇的地块的步骤包括:
将所述第二最大区域矩形外围框内所有地块图斑的矩形框集合按各个矩形框的最小横坐标、最大横坐标、最小纵坐标、最大纵坐标四个方向分别进行排序;
从上述四个方向筛选位于所述第一最大区域矩形外围框内且属于相邻乡镇的地块。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述分析所述第一最大区域矩形外围框与所述第二最大区域矩形外围框是否相交,若相交,则确认相邻乡镇的步骤包括:
按照各个乡镇最大区域矩形外围框的最小横坐标对各个乡镇的最大区域矩形外围框进行排序,根据所述最小横坐标依次与所述目标乡镇的最大区域矩形外围框进行相交分析,得到所述目标乡镇的相邻乡镇。
7.一种大数据库中快速查找目标区域相邻地块的系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取目标乡镇内所有地块形成的第一最大区域矩形外围框;
多线程查找模块,用于查找其他乡镇内所有地块形成的第二最大区域矩形外围框;
第一分析模块,用于分析所述第一最大区域矩形外围框与所述第二最大区域矩形外围框是否相交;若相交,则确认相邻乡镇;
第二分析模块,用于分析所述第一最大区域矩形外围框内属于所述相邻乡镇的地块;
排序模块,用于对所述目标乡镇的所有地块按照矩形外围框的最小横坐标进行排序;
处理模块,用于根据预设的处理集合对排序后的地块进行分批次处理,确认目标乡镇内所有地块的相邻地块。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118132666B (zh) * 2024-05-07 2024-07-09 四川国地信息技术有限公司 一种县级范围内快速查找和拼接相邻同属性地块的方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU150423U1 (ru) * 2014-03-21 2015-02-20 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Московский государственный университет путей сообщения" МГУПС (МИИТ) Адаптивная автоматизированная система согласования границ кадастровых участков
CN104899329A (zh) * 2015-06-24 2015-09-09 四川鱼鳞图信息技术股份有限公司 一种采用最小外矩形框进行宗地四至查找的方法
CN104992072A (zh) * 2015-07-21 2015-10-21 江苏北斗卫星应用产业研究院有限公司 基于空间网格剖分的作业地块自动识别与面积统计方法
CN110232495A (zh) * 2019-04-22 2019-09-13 上海飞未信息技术有限公司 一种多个不相邻多边形融合成一个多边形的算法
CN110851555A (zh) * 2019-11-15 2020-02-28 四川鱼鳞图信息技术股份有限公司 一种基于线段角度权重的地块定位查找方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7266560B2 (en) * 1998-01-30 2007-09-04 Navteq North America, Llc Parcelized geographic data medium with internal spatial indices and method and system for use and formation thereof

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU150423U1 (ru) * 2014-03-21 2015-02-20 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Московский государственный университет путей сообщения" МГУПС (МИИТ) Адаптивная автоматизированная система согласования границ кадастровых участков
CN104899329A (zh) * 2015-06-24 2015-09-09 四川鱼鳞图信息技术股份有限公司 一种采用最小外矩形框进行宗地四至查找的方法
CN104992072A (zh) * 2015-07-21 2015-10-21 江苏北斗卫星应用产业研究院有限公司 基于空间网格剖分的作业地块自动识别与面积统计方法
CN110232495A (zh) * 2019-04-22 2019-09-13 上海飞未信息技术有限公司 一种多个不相邻多边形融合成一个多边形的算法
CN110851555A (zh) * 2019-11-15 2020-02-28 四川鱼鳞图信息技术股份有限公司 一种基于线段角度权重的地块定位查找方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李启亮等."土地确权中地块四至查找方法创新性研究".《地理空间信息》.2018,全文. *
郝星耀."多尺度土地利用数据同名实体匹配方法研究".《中国博士学位论文全文数据库》.2016,全文. *

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