RU2019108264A - Сохранение и извлечение пространственных данных в/из базы данных - Google Patents
Сохранение и извлечение пространственных данных в/из базы данных Download PDFInfo
- Publication number
- RU2019108264A RU2019108264A RU2019108264A RU2019108264A RU2019108264A RU 2019108264 A RU2019108264 A RU 2019108264A RU 2019108264 A RU2019108264 A RU 2019108264A RU 2019108264 A RU2019108264 A RU 2019108264A RU 2019108264 A RU2019108264 A RU 2019108264A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- data
- database
- cluster
- key
- processor
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
- G06F16/284—Relational databases
- G06F16/285—Clustering or classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/51—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/907—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/909—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using geographical or spatial information, e.g. location
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Library & Information Science (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Claims (61)
1. Система (100), выполненная с возможностью сохранения пространственных данных в базе данных, содержащая:
интерфейс (120) базы данных, выполненный с возможностью осуществления доступа к базе данных (020), при этом база данных является базой данных на основе пары "ключ-значение", выполненной с возможностью сохранения данных (040) значения в привязке к данным (030) ключа и возможностью обеспечения извлечения данных значения на основе данных ключа;
память (160), содержащую данные инструкций, представляющие собой набор инструкций;
процессор (140), выполненный с возможностью осуществления связи с интерфейсом базы данных и памятью и выполнения набора инструкций, при этом набор инструкций, при выполнении процессором, предписывает процессору:
разбить пространственные данные (060) на блоки пространственных данных (080);
сгруппировать блоки пространственных данных в кластеры пространственных данных (070); и
сохранить каждый кластер в базе данных посредством предписания процессору:
сохранить соответствующий кластер как данные (041-046) значения в базе данных;
сгенерировать идентификатор кластера на основе координаты соответствующего кластера, при этом координата задана относительно системы координат, ассоциированной с данными изображения;
сгенерировать данные (031-036) ключа для данных значения кластера, при этом данные ключа содержат по меньшей мере идентификатор кластера; и
сохранить данные ключа в привязке (050) к данным значения в базе данных.
2. Система (100) по п. 1, при этом набор инструкций, при выполнении процессором (140), предписывает процессору дополнительно включить в данные (031-036) ключа:
сдвиги данных, которые представляют соответствующие положения (041-046) каждого блока (080), или по меньшей мере поднабора, из набора блоков кластера (070) в данных значения.
3. Система по п. 1 или 2, при этом система координат, ассоциированная с пространственными данными (060), содержит по меньшей мере одно из:
пространственной оси, указывающей пространственную координату кластера (080);
оси цвета, указывающей какая цветовая компонента представляет пространственные данные, содержащиеся в кластере; и
оси длины волны, указывающей какую длину волны, или диапазон длин волн, представляют пространственные данные, содержащиеся в кластере.
4. Система (100) по любому из пп. 1 и 2, при этом набор инструкций, при выполнении процессором (140), предписывает процессору:
сгенерировать идентификатор кластера (070) посредством кодирования координаты с использованием функции кривой заполнения пространства, при этом функция кривой заполнения пространства представляется данными первой функции в памяти (160).
5. Система (100) по п. 4, при этом функция кривой заполнения пространства является функцией упорядочивания по оси Z.
6. Система (100) по любому из вышеуказанных пунктов, при этом набор инструкций, при выполнении процессором (140), предписывает процессору:
разбить пространственные данные (060) на блоки (080) на основе разделов коэффициентов вейвлет-преобразования пространственных данных.
7. Система (100) по п. 6, при этом набор инструкций, при выполнении процессором (140), предписывает процессору:
включить в каждый кластер (070) избыточный блок с низкочастотным коэффициентом вейвлет-преобразования пространственных данных (060).
8. Система (100) по любому из вышеуказанных пунктов, при этом набор инструкций, при выполнении процессором (140), предписывает процессору:
перед сохранением соответствующего кластера (070) как данных (041-046) значения в базе данных (020), упорядочить данные каждого блока кластера с использованием функции упорядочивания в порядке значимости, при этом функция упорядочивания в порядке значимости представлена данными второй функции в памяти (160).
9. Система (100) по любому из вышеуказанных пунктов, при этом набор инструкций, при выполнении процессором (140), предписывает процессору:
сохранить заголовок пространственных данных (060) как данные (041-046) значения в базе данных (020); и
опционально, сохранить заголовок перед сохранением кластеров (070) в базе данных.
10. Система (100), выполненная с возможностью извлечения пространственных данных из базы данных, содержащая:
интерфейс базы данных (120), выполненный с возможностью осуществления доступа к базе данных (020), при этом база данных является базой данных на основе пары "ключ-значение", выполненной с возможностью сохранения данных значения (040) в привязке к данным ключа (030) и возможностью обеспечения извлечения данных значения на основе данных ключа, при этом база данных содержит:
сохраненные данные (041-046) значения, каждые представляющие соответствующий кластер (070), сгенерированный посредством разбиения пространственных данных (060) на блоки (080) и группировки блоков в кластеры;
сохраненные данные (031-036) ключа для каждых сохраненных данных значения, содержащие по меньшей мере идентификатор соответствующего кластера, при этом идентификатор кластера генерируется на основе координаты соответствующего кластера, при этом координата задана относительно системы координат, ассоциированной с пространственными данными;
память (160), содержащую данные инструкций, представляющие собой набор инструкций;
процессор (140), выполненный с возможностью осуществления связи с интерфейсом базы данных и памятью и выполнения набора инструкций, при этом набор инструкций, при выполнении процессором, предписывает процессору:
извлечь один или более блоков кластера пространственных данных из базы данных посредством предписания процессору:
сгенерировать по меньшей мере часть идентификатора кластера на основе координаты кластера в системе координат, ассоциированной с пространственными данными;
запросить данные ключа у базы данных, содержащие по меньшей мере часть идентификатора, тем самым получая одни или более данных ключа;
выбрать данные ключа из одних или более данных ключа; и
извлечь по меньшей мере часть данных значения из базы данных, которые хранятся в базе данных в привязке к данным ключа.
11. Рабочая станция или устройство визуализации, содержащее систему по любому из вышеуказанных пунктов.
12. Способ (200) хранения пространственных данных в базе данных, при этом база данных является базой данных на основе пары "ключ-значение" выполненной с возможностью сохранения данных значения в привязке к данным ключа и возможностью обеспечения извлечения данных значения на основе данных ключа, при этом способ содержит этапы, на которых:
разбивают (210) пространственные данные на блоки пространственных данных;
группируют (220) блоки пространственных данных в кластеры пространственных данных; и
сохраняют (230) каждый кластер в базе данных посредством этапов, на которых:
сохраняют (240) соответствующий кластер как данные значения в базе данных;
генерируют (250) идентификатор кластера на основе координаты соответствующего кластера, при этом координата задана относительно системы координат, ассоциированной с пространственными данными;
генерируют (260) данные ключа для данных значения кластера, при этом данные ключа содержат по меньшей мере идентификатор кластера; и
сохраняют (270) данные ключа в привязке к данным значения в базе данных.
13. Способ (300) извлечения пространственных данных из базы данных, при этом база данных является базой данных на основе пары "ключ-значение", выполненной с возможностью сохранения данных значения в привязке к данным ключа и возможностью обеспечения извлечения данных значения на основе данных ключа, при этом база данных содержит:
сохраненные данные значения, каждые представляющие соответствующий кластер, сгенерированный посредством разбиения пространственных данных на блоки и группировки блоков в кластеры;
сохраненные данные ключа для каждых сохраненных данных значения, содержащих по меньшей мере идентификатор соответствующего кластера, при этом идентификатор кластера генерируется на основе координаты соответствующего кластера, при этом координата задана относительно системы координат, ассоциированной с пространственными данными;
при этом способ содержит этап, на котором извлекают (310) один или более блоков кластера пространственных данных из базы данных посредством этапов, на которых:
генерируют (320) по меньшей мере часть идентификатора кластера на основе координаты кластера в системе координат, ассоциированной с пространственными данными;
запрашивают (330) данные ключа у базы данных, содержащие по меньшей мере часть идентификатора, тем самым получая одни или более данных ключа;
выбирают (340) данные ключа из одних или более данных ключа; и
извлекают (350) по меньшей мере часть данных значения из базы данных, которые хранятся в базе данных в привязке к данным ключа.
14. Компьютерно-читаемый носитель (400), содержащий кратковременные или некратковременные данные (410), представляющие собой инструкции, приспособленные для предписания процессорной системе выполнить способ по п. 12 или 13.
15. Компьютерно-читаемый носитель (400), содержащий кратковременные или некратковременные данные (410), представляющие собой базу данных (020), при этом база данных является базой данных на основе пары "ключ-значение", выполненной с возможностью сохранения данных (040) значения в привязке (050) к данным (030) ключа и возможностью обеспечения извлечения данных значения на основе данных ключа, при этом база данных содержит:
сохраненные данные (041-046) значения, каждые представляющие соответствующий кластер (070), сгенерированный посредством разбиения пространственных данных (060) на блоки (080) и группировки блоков в кластеры;
сохраненные данные (031-036) ключа для каждых сохраненных данных значения, содержащие по меньшей мере идентификатор соответствующего кластера, при этом идентификатор кластера генерируется на основе координаты соответствующего кластера, при этом координата задана относительно системы координат, ассоциированной с пространственными данными.
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
EP16185584.6 | 2016-08-25 | ||
EP16185584 | 2016-08-25 | ||
PCT/EP2017/071069 WO2018036981A1 (en) | 2016-08-25 | 2017-08-22 | Storing and retrieving spatial data in/from a database |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2019108264A true RU2019108264A (ru) | 2020-09-25 |
RU2019108264A3 RU2019108264A3 (ru) | 2020-10-23 |
RU2759697C2 RU2759697C2 (ru) | 2021-11-16 |
Family
ID=56800206
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2019108264A RU2759697C2 (ru) | 2016-08-25 | 2017-08-22 | Сохранение и извлечение пространственных данных в/из базы данных |
Country Status (7)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20190205332A1 (ru) |
EP (1) | EP3504636A1 (ru) |
JP (1) | JP7189867B2 (ru) |
CN (1) | CN109643316A (ru) |
BR (1) | BR112019003435A2 (ru) |
RU (1) | RU2759697C2 (ru) |
WO (1) | WO2018036981A1 (ru) |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11520738B2 (en) * | 2019-09-20 | 2022-12-06 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Internal key hash directory in table |
CN111666342B (zh) * | 2020-06-04 | 2023-08-18 | 重庆英楼维兴信息科技有限公司 | 一种基于微服务架构的数据采样方法及相关装置 |
CN111737330A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-10-02 | 广联达科技股份有限公司 | 一种空间数据标准化方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN113836095A (zh) * | 2021-09-26 | 2021-12-24 | 广州极飞科技股份有限公司 | 一种点云数据存储方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN115098035B (zh) * | 2022-07-08 | 2022-12-13 | 四川银亿科技有限公司 | 基于多端云计算集群的大数据存储方法及系统 |
CN116796083B (zh) * | 2023-06-29 | 2023-12-22 | 山东省国土测绘院 | 一种空间数据划分方法及系统 |
CN117149100B (zh) * | 2023-11-01 | 2024-04-23 | 恒生电子股份有限公司 | 数据存储方法及装置 |
Family Cites Families (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5963956A (en) | 1997-02-27 | 1999-10-05 | Telcontar | System and method of optimizing database queries in two or more dimensions |
US6021406A (en) | 1997-11-14 | 2000-02-01 | Etak, Inc. | Method for storing map data in a database using space filling curves and a method of searching the database to find objects in a given area and to find objects nearest to a location |
US6233367B1 (en) | 1998-09-09 | 2001-05-15 | Intel Corporation | Multi-linearization data structure for image browsing |
US6882997B1 (en) * | 1999-08-25 | 2005-04-19 | The Research Foundation Of Suny At Buffalo | Wavelet-based clustering method for managing spatial data in very large databases |
US6633688B1 (en) | 2000-04-28 | 2003-10-14 | Earth Resource Mapping, Inc. | Method system and apparatus for providing image data in client/server systems |
US7738688B2 (en) | 2000-05-03 | 2010-06-15 | Aperio Technologies, Inc. | System and method for viewing virtual slides |
US6292745B1 (en) * | 2000-07-24 | 2001-09-18 | Navigation Technologies Corp. | Method and system for forming a database of geographic data for distribution to navigation system units |
US7006099B2 (en) * | 2000-08-15 | 2006-02-28 | Aware, Inc. | Cache system and method for generating uncached objects from cached and stored object components |
EP1211609A1 (de) * | 2000-11-29 | 2002-06-05 | Informationsverarbeitung Leverkusen GmbH (IVL) | Virtuelle Datenbank und zugehörige Zugriffsverfahren |
DE602004026823D1 (de) * | 2004-02-12 | 2010-06-10 | Irdeto Access Bv | Verfahren und System zur externen Speicherung von Daten |
US8792968B2 (en) * | 2006-09-25 | 2014-07-29 | Song Xiao | System and method for health evaluation |
EP2518444B1 (en) | 2011-04-29 | 2014-06-11 | Harman Becker Automotive Systems GmbH | Navigation device and method of determining a height coordinate |
US8650220B2 (en) * | 2012-06-05 | 2014-02-11 | Google Inc. | System and method for storing and retrieving geospatial data |
JP2015055914A (ja) | 2013-09-10 | 2015-03-23 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
US20150088807A1 (en) * | 2013-09-25 | 2015-03-26 | Infobright Inc. | System and method for granular scalability in analytical data processing |
CN103714145B (zh) * | 2013-12-25 | 2016-11-23 | 中国地质大学(武汉) | 关系型和Key-Value型数据库空间数据索引方法 |
US20160162576A1 (en) * | 2014-12-05 | 2016-06-09 | Lightning Source Inc. | Automated content classification/filtering |
US10168963B2 (en) * | 2015-11-18 | 2019-01-01 | Quantum Corporation | Storage conditioning with intelligent rebuild |
US10296498B2 (en) * | 2016-08-23 | 2019-05-21 | Oracle International Corporation | Coordinated hash table indexes to facilitate reducing database reconfiguration time |
-
2017
- 2017-08-22 CN CN201780052130.1A patent/CN109643316A/zh active Pending
- 2017-08-22 RU RU2019108264A patent/RU2759697C2/ru active
- 2017-08-22 BR BR112019003435-8A patent/BR112019003435A2/pt not_active IP Right Cessation
- 2017-08-22 WO PCT/EP2017/071069 patent/WO2018036981A1/en unknown
- 2017-08-22 EP EP17754372.5A patent/EP3504636A1/en not_active Ceased
- 2017-08-22 US US16/328,042 patent/US20190205332A1/en active Pending
- 2017-08-22 JP JP2019510453A patent/JP7189867B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2019531543A (ja) | 2019-10-31 |
WO2018036981A1 (en) | 2018-03-01 |
RU2759697C2 (ru) | 2021-11-16 |
US20190205332A1 (en) | 2019-07-04 |
BR112019003435A2 (pt) | 2019-05-21 |
EP3504636A1 (en) | 2019-07-03 |
RU2019108264A3 (ru) | 2020-10-23 |
JP7189867B2 (ja) | 2022-12-14 |
CN109643316A (zh) | 2019-04-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2019108264A (ru) | Сохранение и извлечение пространственных данных в/из базы данных | |
US11120026B1 (en) | System and method for executing queries on multi-graphics processing unit systems | |
US11281669B2 (en) | Parallel processing database system | |
US10002178B2 (en) | Storage cluster data shifting | |
US11200258B2 (en) | Systems and methods for fast and effective grouping of stream of information into cloud storage files | |
RU2017118151A (ru) | Системы и способы для обеспечения распределенного обхода дерева с использованием аппаратной обработки | |
JP2015521310A5 (ru) | ||
JP5466210B2 (ja) | 表検索装置、表検索方法、及び、表検索システム | |
EP2752779A3 (en) | System and method for distributed database query engines | |
JP2014502762A5 (ru) | ||
JP2013534007A5 (ru) | ||
KR20130020050A (ko) | 로컬리티 센서티브 해시의 버킷 구간 관리 장치 및 그 방법 | |
US9405782B2 (en) | Parallel operation in B+ trees | |
CN108140050B (zh) | 一种使用布隆过滤器过滤文件的方法及装置 | |
RU2016104608A (ru) | Система для совместного использования криптографического ключа | |
RU2017113620A (ru) | Составные функции разбиения | |
JP2017500646A5 (ru) | ||
JP2017535842A5 (ru) | ||
JP2018028905A5 (ru) | ||
CN104753539A (zh) | 一种数据压缩方法及装置 | |
US10997170B2 (en) | Local database cache | |
RU2014126762A (ru) | Способ представления результатов поиска в соответствии с поисковым запросом в сети интернет | |
CN106202522A (zh) | 一种流场积分曲线的复用方法及系统 | |
CN108614879A (zh) | 小文件处理方法与装置 | |
CN110019448B (zh) | 一种数据交互方法及装置 |