【摘 要】
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近年来,激光点云数据的应用急剧增加,如何对其进行高效存储和快速处理成为当前的一个重要研究方向。点云数据包含着丰富的地理信息,属于空间数据范畴。传统的关系型数据库对
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近年来,激光点云数据的应用急剧增加,如何对其进行高效存储和快速处理成为当前的一个重要研究方向。点云数据包含着丰富的地理信息,属于空间数据范畴。传统的关系型数据库对海量空间数据的存储和处理相对薄弱,分布式环境下非关系型数据库的应用为此提供了一个新的研究视角。Sharding技术是数据库水平扩展的一种解决方案,在分布式环境下搭建MongoDB的Sharding集群,通过范围分片和哈希分片对大量激光点云数据进行分布式存储、空间查询和MapReduce运算测试,充分体现了分布式下MongoDB在空间数据的存储和处
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