【技术实现步骤摘要】
一种业务数据的检索方法
本专利技术涉及数据检索
，特别是涉及一种业务数据的检索方法。
技术介绍
索引是对数据库中一列或多列的值进行排序的一种数据结构，在大规模分布式存储引擎中，通过索引访问数据库中的数据的方式已经被广泛应用，通过建立索引，在索引中找到符合查询条件的索引值，通过符合查询条件的索引值找到数据库中对应的待检索数据。对于一般的属性数据，现有的索引方法能够满足索引需求。然而，在地理信息系统(GeographicInformationSystem，GIS)领域，数据通常是与地理位置相关的，而传统的索引方法不便于处理地理位置信息，因此当采用现有的索引方法来检索与地理位置相关的数据时，检索效率较低。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种业务数据的检索方法，以实现提高针对地理位置相关的业务数据的检索效率。具体技术方案如下：为实现上述目的，本专利技术实施例提供了一种业务数据的索引方法，所述方法包括：一种业务数据的检索方法，所述方法包括：确定待检索的目标...
【技术保护点】
1.一种业务数据的检索方法，其特征在于，所述方法包括：/n确定待检索的目标区域；所述目标区域为预先构建的用于存储业务数据索引信息的R树中的区域；其中，所述R树包含根节点、叶子节点和非叶子节点，每个叶子节点存储有对业务对象相关数据进行哈希计算获得的哈希值，以及根据所述业务对象的地理信息生成的矩形区域；每个非叶子节点存储有指向该非叶子节点的子节点的指针，以及包含该非叶子节点的所有子节点所存储的矩形区域的最小矩形区域；所述根节点存储有指向该根节点的子节点的指针，以及包含该根节点的所有子节点所存储的矩形区域的最小矩形区域；/n基于各个节点所存储的矩形区域，从所述预先构建的用于存储业...
【技术特征摘要】
1.一种业务数据的检索方法，其特征在于，所述方法包括：
确定待检索的目标区域；所述目标区域为预先构建的用于存储业务数据索引信息的R树中的区域；其中，所述R树包含根节点、叶子节点和非叶子节点，每个叶子节点存储有对业务对象相关数据进行哈希计算获得的哈希值，以及根据所述业务对象的地理信息生成的矩形区域；每个非叶子节点存储有指向该非叶子节点的子节点的指针，以及包含该非叶子节点的所有子节点所存储的矩形区域的最小矩形区域；所述根节点存储有指向该根节点的子节点的指针，以及包含该根节点的所有子节点所存储的矩形区域的最小矩形区域；
基于各个节点所存储的矩形区域，从所述预先构建的用于存储业务数据索引信息的R树中查找与所述目标区域相匹配的目标叶子节点，并获取所述目标叶子节点中存储的目标哈希值；
基于业务对象相关数据与哈希值之间的对应关系，获得所述目标哈希值对应的业务对象相关数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定待检索的目标区域的步骤，包括：
确定用户在电子地图中选定的待检索的地理区域；
根据预设的电子地图中地理区域和R树中区域的对应关系，将所选定的地理区域映射为R树中的目标区域。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个节点所存储的矩形区域，从所述预先构建的用于存储业务数据索引信息的R树中查找与所述目标区域相匹配的目标叶子节点的步骤，包括：
按照从根节点到叶子节点的层级顺序，逐层依次判断各个非叶子节点和叶子节点存储的矩形区域是否与所述目标区域相交；
若非叶子节点存储的矩形区域与所述目标区域不相交，则跳过以该非叶子节点为子树根节点的子树包含的所有节点；
若非叶子节点存储的矩形区域与所述目标区域相交，则根据该非叶子节点存储的子节点的指针确定该非叶子节点的各个子节点，并判断该非叶子节点的各个子节点存储的矩形区域是否与所述目标区域相交，直到确定所存储的矩形区域与所述目标区域相交的叶子节点，作为目标叶子节点。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标区域为矩形区域；所述判断各个非叶子节点和叶子节点存储的矩形区域是否与所述目标区域相交的步骤，包括：
判断各个非叶子节点和叶子节点存储的矩形区域和所述目标区域是否同时满足以下条件：
各个非叶子节点和叶子节点存储的矩形区域的最小横坐标小于所述目标区域的最大横坐标、各个非叶子节点和叶子节点存储的矩形区域的最大横坐标大于所述目标区域的最小横坐标、各个非叶子节点和叶子节点存储的矩形区域的最小纵坐标小于所述目标区域的最大纵坐标、且各个非叶子节点和叶子节点存储的矩形区域的最大纵坐标大于所述目标区域的最小纵坐标；
若同时满足上述条件，则判定各个非叶子节点和叶子节点存储的矩形区域与所述目标区域相交，否则判定各个非叶子节点和叶子节点存储的矩形区域与所述目标区域不相交。
5...
【专利技术属性】
技术研发人员：苗旺田，鲍建军，
申请(专利权)人：湖北亿咖通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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