33、MHB-Tree：基于文档的NoSQL数据库分布式空间索引方法

MHB-Tree：基于文档的NoSQL数据库分布式空间索引方法

1. 引言

随着现代技术的发展，人类生活产生的计算数据量不断增加，数据密集型和计算密集型工作成为亟待解决的主要问题。传统的关系数据库系统及其衍生系统，如分布式数据库系统，已无法满足此类服务需求，云计算范式应运而生。

如今，智能手机的使用日益广泛，超过半数的智能手机应用包含地理数据，约80 - 90%的商业数据具有空间成分，因此需要基于地理空间的云计算解决方案。应用服务器需处理来自全球的所有请求，为支持稳定且持续的服务，需要能够支持地理位置服务可扩展性的地理空间云计算系统，这就要求构建一种计算资源分布在网络中的横向扩展架构。

近年来，许多研究人员关注NoSQL（有时扩展为“不仅是SQL”）数据库系统，它是非关系型、无模式、分布式、易于复制且具有横向可扩展性的数据库系统。一些流行的开源NoSQL数据库，如Cassandra、Redis、MongoDB、OrientDB等，已在Web 2.0应用中广泛使用。然而，这些数据库虽能为分布式的简单读写操作提供良好的横向扩展性，但基于键值或文档的存储方式缺乏空间支持，不具备大多数LBS应用所需的空间数据类型和空间查询功能。

目前，云计算环境下的分布式索引研究已有一些成果。例如，SD - R树索引方法用于分布式数据结构，但无法支持高速互联网地理空间数据的插入查询；BATON方法是用于对等网络的平衡树，但不能支持多维数据，如空间数据。

本文提出并实现了一种基于图文档NoSQL数据库OrientDB的地理空间索引方法——MHB - Tree。它基于地理哈希（geohash）方法和B - 树索引，每个树节点可存储多个具有相似属性的键，在插入和附近搜索