CN111723093A - 基于数据划分的不确定间隔数据查询方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于数据划分的不确定间隔数据查询方法，所述方法应用于物联网中传感器数据处理领域。本发明能够在处理大规模不确定间隔数据查询时，可对部分数据直接定位到叶子节点以减少查询时间。本发明主要包含三个部分，第一部分是对不确定间隔数据进行逻辑划分，通过对不确定间隔数据整体范围划分并标记，将每一条不确定间隔数据与划分区间长度比较按规则为其分配分区标记并划分数据集。第二部分是构建双索引，依据第一部分划分的结果分别构建2D R‑tree。第三部分是确立双索引遍历规则，对于间隔数据较短的索引，查询时依据规则直接定位到叶子节点，对于间隔数据较长的索引，查询时自上而下。

Description

基于数据划分的不确定间隔数据查询方法
一、技术领域
本发明属于物联网中传感器数据处理和查询领域，主要针对由于传感器的误差而造成的不确定间隔数据的处理和查询。
二、背景技术
随着物联网技术的发展，传感器的应用无处不在，比如通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备等等。而由于仪器构造上的不完善、环境误差(测量仪表工作的环境，如湿度、气压、温度等)、个人误差等因素，都会使得到的数据具有不确定性。对于要记录的一个间隔数据，比如时间间隔，在误差情况下，就需要给间隔数据一个误差范围，这就引出不确定间隔数据的应用。
所以如何高效管理这些不确定间隔数据使其在查询时有较高效率是一件很重要的工作。目前对于处理不确定间隔数据，常见的索引是2D R-tree，但对于大数据集，不确定间隔数据它的长短可能会存在很大差异，传统建树规则建树之后，一个叶子节点可能会包含长度相差较大的多个数据，不利于筛选数据，增加了查询时的负担。
所以本文提出一种基于数据划分的不确定间隔数据查询方法。此种方法在对不确定间隔数据做划分后，依据数据特点构建两棵2D R-tree，查询时，可依据分区标记对部分数据直接在索引中定位，无需访问非叶子节点，从而提高查询效率。
三、发明内容
【发明目的】
通过对传感器获得的不确定间隔数据做分割处理，依据数据特点构建双索引，以实现查询时可对部分数据直接定位到叶子节点以减少查询时间。
【技术方案】
一种基于数据划分的不确定间隔数据查询方法，所述方法基于对不确定间隔数据的范围做划分并分配一个分区标记值，将数据集中每一条不确定间隔数据与分区长度做比较为其分配对应的分区标记值，构建两棵2D R-tree；包括如下步骤：
(1)不确定间隔数据逻辑划分：依据不确定间隔数据集计算出数据集的整体范围，选取适当的分区长度将整体范围从起始点分为若干份，并为每一个子区间分配一个区间标记，将数据集中每一条数据与分区长度作比较，将数据集划分为两部分，一部分是不确定间隔数据长度较短的数据集，另一部分是不确定间隔数据范围较长的数据集；
(2)构建双索引：针对步骤(1)获得的两部分数据分别构建2D R-tree，索引中的叶子节点记录了相关的分区标记；
(3)双索引遍历规则：对于步骤(2)构建的两棵2D Rtree，当给定查询范围时，首先判断查询范围对应的分区标记，确定对应的分区标记后，对于不确定间隔数据范围较短的索引，直接依据分区标记定位到对应的叶子节点，对于不确定间隔数据范围较长的索引，从索引的根节点依次遍历。
【有益效果】
本发明所述的基于数据划分的不确定间隔数据查询方法，在大规模数据集下，通过对数据集的逻辑划分后构建双索引，能够减少对索引中非叶子节点数据的遍历，从而加快查询速度。
四、附图说明
图1不确定间隔数据划分图
图2较短间隔数据索引遍历图
图3较长间隔数据索引遍历图
五、具体实施方式
为了详细的说明本发明所公开的技术方案，下面结合说明书附图及具体实施例做进一步的阐述。
本发明所公开的是一种基于数据划分的不确定间隔数据查询方法，用于实现针对传感器误差所得的不确定间隔数据的管理和查询。首先根据不确定间隔数据的起始点和终止点找到数据的整体范围，对整体范围做区间划分并做分区标记，再将每一条间隔数据与分区长度作比较，根据不确定间隔数据长度L和区间划分长度g之间的关系将数据集分为两部分，最后针对两部分数据分别构建2D R-tree得到双索引结构(表1解释了各个符号含义)；主要步骤如下：
表1
符号 符号说明
o 不确定间隔数据
q 查询数据
L 不确定间隔数据长度
g 分区长度
par_id 分区标记
(1)不确定间隔数据逻辑划分：
图1是不确定间隔数据逻辑划分，首先依据不确定间隔数据集计算出数据集的整体范围，然后选取适当的分区长度g将整体范围从起始点分为若干份，并为每一个子区间分配一个区间标记par_id，最后将数据集中每一条数据与分区长度作比较，将数据集划分为两部分，划分规则是：对于L≤2g的的间隔数据将其存为数据表S1中，并为其每一条数据分配分区标记par_id。对于只位于一个分区的数据，为其分配对应的分区标记par_id，对于跨越2-3个分区的数据，为其分配覆盖范围最大的分区对应的分区标记par_id。例如图1中o1位于第一个分区中，其分区标记par_id为1；o2跨过分区2和3，其在分区3上的长度大于分区2，因此为其分配分区标记par_id为3；o3跨过分区1、2和3，但其在分区2上的长度最大，因此其分区标记par_id为2；对于L＞2g的数据，将其存为另一个数据表S2，建立索引R2；
(2)构建双索引：
对于步骤(1)中处理好的两部分数据集S1和S2，分别构建2D R-tree，记为R1和R2，建树时，首先判断数据的分区标记par_id是否一致，如果一致，则将它们放在一个叶子节点中，以此构建的索引，每一个叶子节点中的数据都有相同的分区标记par_id；
(3)双索引遍历规则：
针对步骤(2)构建的索引结构，对于R1，不再需要从索引根节点开始遍历直至叶子节点，只需判断查询数据所在的分区标记par_id的范围，直接在叶子层查找对应范围分区标记par_id以及左右的叶子节点中的数据；以图1中的数据为例。查询数据q所在的分区标记par_id＝{2，3}的区域，对于数据范围L≤2g的不确定间隔数据，其最多跨过3个分区，为避免查询时遗漏符合条件的数据，除访问和查询数据所在分区相同的叶子节点外，分别左右各扩展一个分区id，所以，此例中最终访问的叶子节点是分区标记par_id为{1，2，3，4}的叶子节点集合，在这个过程中，查询省去了访问内部节点；如图2所示；对于R2，访问时依旧自上而下，如图3，对于图1中的o7，它跨过分区3、4、5、6，并且在分区4、5、6上的长度一样，这种情况下如果为其分配分区标记par_id，那么这三个par_id中任意一个均可，但是如果分配的par_id为6，查询时即使左右各扩展一个分区id的叶子节点，o7所在的叶子节点也将不会被访问到，实际中这条数据与查询数据相交，这就造成了数据遗漏，因此需要自上而下遍历。

Claims (6)

1.一种基于数据划分的不确定间隔数据查询方法，所述方法基于对不确定间隔数据的范围做划分并分配一个分区标记值，将数据集中每一条不确定间隔数据与分区长度做比较为其分配对应的分区标记值，构建两棵2D R-tree；包括如下步骤：
(1)不确定间隔数据逻辑划分：依据不确定间隔数据集计算出数据集的整体范围，选取适当的分区长度将整体范围从起始点分为若干份，并为每一个子区间分配一个区间标记，将数据集中每一条数据与分区长度作比较，将数据集划分为两部分，一部分是不确定间隔数据长度较短的数据集，另一部分是不确定间隔数据范围较长的数据集；
(2)构建双索引：针对步骤(1)获得的两部分数据分别构建2D R-tree，索引中的叶子节点记录了相关的分区标记；
(3)双索引遍历规则：对于步骤(2)构建的两棵2D Rtree，当给定查询范围时，首先判断查询范围对应的分区标记，确定对应的分区标记后，对于不确定间隔数据范围较短的索引，直接依据分区标记定位到对应的叶子节点，对于不确定间隔数据范围较长的索引，从索引的根节点依次遍历。
2.根据权利要求1所述的基于数据划分的不确定间隔数据查询方法，其特征在于：步骤(1)包括根据不确定间隔数据的区间范围，对不确定间隔数据范围进行划分区间并给出分区标记，再将每一条不确定间隔数据的长度L与分区长度g做比较，按规则确定其所在的分区并分配分区标记。
3.根据权利要求2所述的基于数据划分的不确定间隔数据查询方法，其特征在于：划分规则是：对于L≤2g的的间隔数据将其存为数据表S1中，并为其每一条数据分配分区标记par_id；对于只位于一个分区的数据，为其分配对应的分区标记par_id，对于跨越2-3个分区的数据，为其分配覆盖范围最大的分区对应的标记par_id；对于L＞2g的数据，将其存为另一个数据表S2。
4.根据权利要求1所述的基于数据划分的不确定间隔数据查询方法，其特征在于：步骤(2)根据步骤(1)所得的两部分数据S1，S2分别构建2D R-tree，最终得到一棵双索引结构。
5.根据权利要求4所述的基于数据划分的不确定间隔数据查询方法，其特征在于：双索引结构中的第一棵2D R-tree存储的是区间长度较短的不确定间隔数据，第二棵2D R-tree存储的是区间长度较长的不确定间隔数据。
6.根据权利要求1所述的基于数据划分的不确定间隔数据查询方法，其特征在于：步骤(3)中遍历双索引的方法是对两棵索引都要遍历，对于第一棵2D R-tree，在确定了查询数据所在的分区标记后，可直接根据分区标记定位到索引的叶子节点中，省去了对非叶子节点的访问时间；对于第二棵2D R-tree，由于其中的不确定间隔数据较分区长度较长，如果按分区标记定位容易遗漏数据，查询时依旧按照从根节点自上而下遍历。
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