LBS数据库的架构是怎样的

发布网友发布时间：2022-04-28 15:15

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热心网友时间：2022-04-09 04:16

架构的话有很多尝试，传统的Oracle和 Postgre用的比较广泛, 很多架构在此基础上同时应用 NoSQL。因为大多数LBS并不涉及更复杂的空间数据存储，例如多边形或者三维数据，因此，大多数generic的数据库架构都可以应用。但是，从产品核心的设计以及发展来看，如果像FourSquare(4SQ)进行数据挖掘并提供收费的数据分析服务，那么基于空间的利用文件数据结构，以空间POI为基础的NoSQL，是比较好的选择。除了其他人介绍的很多LBS，比如街旁和4SQ，应用的Mongo DB，还有Couch DB, 根据之前来讲课的澳洲*的一个大型空间数据库项目(集成了多种现有的空间数据库)的构架师介绍，这个项目应用了Couch DB。虽然理论上Graphic的NoSQL对于存储空间数据也有很大优势，但是毕竟相对不成熟，所以实际应用中的NoSQL还是以doc结构的Mongo和Couch为主。

如何提高命中率关键是对存储的空间数据认识程度和对用户query的类型的统计分析，并在此基础上开发出适合的算法，建立缓存或者对传统的空间索引进行组合，例如应用一些refine-filter策略。空间数据的索引与传统的索引不同，但是又部分基于传统索引的基础之上的。这里只介绍一些简单的空间索引入门算法，最后简单谈一下缓存建立的策略。