随着物联网技术的快速发展,基于位置的服务(LBS)在现实生活中的应用场景越来越广泛。由于LBS采集到的数据中通常都会带有时间和空间维度上的信息,因此可将该类数据称为时空数据,同时将连续不断到达的流式时空数据称为时空数据流。在时空数据流场景下,传统的索引构建方法难以发挥出较好的性能,它们通常只考虑有限的静态数据,或是对已有的索引进行动态批量更新,而没有考虑到时空数据流的无限性、无序性和实时性等特点。对此,本文提出了面向时空数据流的分布式移动对象空间索引,可支持海量时空数据的高效存储并提供快速可靠的查询服务。本文的主要贡献如下:1.提出一种基于时间窗口数据排序和批量装载的移动对象空间索引构建方法HSTRCL。该方法通过时间窗口对连续的时空数据流进行划分,然后在每个时间窗口内,采用改进的STR算法构建空间主索引,同时联合哈希算法构建对象辅助索引以满足多种类型的查询需求。此外,为尽可能减少索引的构建时延,在时间窗口结束后会并行计算索引相关参数并构建R树骨架,同时采用快速批量装载法进行索引构建。2.提出一种基于时间窗口对象聚合和批量装载的移动对象空间索引构建方法OAHSTRCL。该方法在HSTRCL的基础上,将时空数据按照其对应的移动对象的唯一标识预先进行聚合划分,形成若干对象聚合单元OAC,然后基于OAC继续执行后续的索引构建步骤。与HSTRCL相比,该方法的构建速度更快、时延更低,在对象查询上的性能更好,但是空间查询的性能略逊于前者。3.设计一个面向时空数据流的分布式索引系统。该系统采用内外两层的索引结构,外层使用B+树在时间维度上进行索引,内层使用主辅索引结构对空间数据和移动对象进行索引。此外,通过结合改进的一致性哈希以及外层索引多副本等方法,在实现索引快速构建和海量时空数据合理存储的同时,提供高性能的查询服务。