[论文解读] Spatial Aggregation: Data Model and Implementation

Leticia Gómez, Sofie Haesevoets+2 more|ArXiv.org|Jul 29, 2007

Data Management and Algorithms参考文献 26被引用 8

一句话总结

本文提出了一种形式化的GIS-OLAP集成模型，通过预计算主题图层的叠加实现几何聚合，从而高效执行复杂的空间与分析查询。其主要贡献在于证明了在真实世界数据集中，对于某些几何与聚合查询，叠加预计算优于基于R树的方法。

ABSTRACT

Data aggregation in Geographic Information Systems (GIS) is only marginally present in commercial systems nowadays, mostly through ad-hoc solutions. In this paper, we first present a formal model for representing spatial data. This model integrates geographic data and information contained in data warehouses external to the GIS. We define the notion of geometric aggregation, a general framework for aggregate queries in a GIS setting. We also identify the class of summable queries, which can be efficiently evaluated by precomputing the overlay of two or more of the thematic layers involved in the query. We also sketch a language, denoted GISOLAP-QL, for expressing queries that involve GIS and OLAP features. In addition, we introduce Piet, an implementation of our proposal, that makes use of overlay precomputation for answering spatial queries (aggregate or not). Our experimental evaluation showed that for a certain class of geometric queries with or without aggregation, overlay precomputation outperforms R-tree-based techniques. Finally, as a particular application of our proposal, we study topological queries.

研究动机与目标

• 为商业GIS与OLAP系统中复杂空间与分析查询缺乏集成支持的问题提供解决方案。
• 将几何聚合形式化为统一框架，用于整合空间数据与维度数据。
• 识别并优化一类可通过对预计算叠加进行高效评估的查询——'可求和查询'。
• 设计并实现一种查询语言（GISOLAP-QL）与一个系统（PIET），以支持集成的GIS-OLAP操作。
• 评估叠加预计算相对于传统R树索引在空间查询处理中的性能表现。

提出的方法

• 提出一种形式化数据模型，将GIS主题图层与OLAP维度层次结构及事实表进行集成。
• 引入几何聚合的概念，支持对空间组件及其关联度量的聚合。
• 将'可求和查询'定义为那些可通过预计算的主题图层叠加结果计算得出、而无需访问底层代数几何结构的查询。
• 开发一种查询语言GISOLAP-QL，用于表达集成的GIS与OLAP查询，包括上卷与下钻操作。
• 实现PIET系统，支持四种查询类型：标准GIS查询、标准OLAP查询、几何聚合查询以及集成的GIS-OLAP查询。
• 采用叠加预计算作为查询优化策略，物化重叠图层的公共子多边形化结果。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否设计一种形式化模型，自然地集成GIS与OLAP数据模型以支持复杂分析查询？
• RQ2 哪些类别的空间查询可通过预计算叠加而非实时处理实现高效评估？
• RQ3 在几何与聚合查询方面，叠加预计算与基于R树的索引在性能上如何比较？
• RQ4 拓扑关系（例如邻接关系）能否在GIS-OLAP框架中有效编码并查询？
• RQ5 在真实世界地理数据集上，预计算叠加的实际性能影响如何？

主要发现

• 在真实世界地图数据中，对于显著一类几何与聚合查询，叠加预计算优于基于R树的技术。
• 对于纯几何查询以及不涉及动态区域定义的几何聚合，预计算叠加的性能提升尤为显著。
• 对于需要实时计算动态定义查询区域的场景，R树通常优于预计算叠加。
• PIET系统成功支持所有四种查询类型：标准GIS查询、标准OLAP查询、几何聚合查询以及具有导航功能的集成GIS-OLAP查询。
• 实验评估证实，叠加预计算是GIS查询处理引擎中传统索引的可行且具有竞争力的替代方案。
• 本研究证明，诸如统计相邻州数量等拓扑查询，可通过在几何层次中编码的形式化拓扑不变量高效回答。