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页数:318

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出版时间:2009-10

价格:48.00元

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isbn号码:9787040277340

丛书系列:国外信息技术优秀图书选译

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移动对象数据库：时空数据管理与查询的挑战与机遇 引言 随着全球定位系统（GPS）、移动通信网络以及物联网（IoT）技术的飞速发展，数据生成和获取的方式正在发生深刻的变革。传统的数据库系统主要面向静态或缓慢变化的数据，而新兴的“移动对象”——例如车辆、行人、无人机、传感器节点等——的数据流具有显著的时间性和空间性特征。这些对象的位置、速度和状态信息在不断变化，对传统数据管理和查询范式提出了严峻的挑战。本书将深入探讨如何有效地存储、索引、查询和分析这些动态的时空数据，构建高效、实用的移动对象数据库（Moving Object Databases, MODs）系统。 第一部分：移动对象数据的基础理论与建模 本书首先为读者建立起坚实的理论基础。移动对象数据库的核心在于如何准确、高效地刻画对象的运动轨迹。 第一章：时空数据的特性与挑战 本章详细剖析了移动对象数据区别于传统空间数据和时间数据的独有特性。我们将讨论数据的连续性（对象在空间中的运动是连续的）、不确定性（位置测量存在误差）、高维性（需要同时考虑空间维度和时间维度）以及动态性（数据不断更新，历史轨迹需要被有效保留）。这些特性对存储结构和查询优化构成了根本性的挑战。 第二章：移动对象的轨迹表示模型 如何将一个连续的运动过程转化为可被数据库处理的离散数据结构是首要任务。本章将全面介绍当前主流的轨迹表示模型： 1. 离散采样模型（Discrete Sampling Model）：基于固定的时间间隔或距离间隔记录对象的位置快照。我们将分析不同采样策略对轨迹精度和存储效率的影响。 2. 轨迹生成模型（Trajectory Generation Models）：讨论如何基于传感器的读数、运动学原理（如匀速直线运动假设，Constant Velocity, CV；或匀加速运动模型，CA）来插值和推断对象在采样点之间的位置。 3. 时空路径描述（Spatio-Temporal Path Descriptions）：引入更精细的描述符，如基于分段线性函数（Piecewise Linear Representation）的轨迹存储，以及如何处理轨迹中的暂停和速度突变点。 第三章：移动对象数据库的架构与数据模型 本章聚焦于构建MODs所需的整体架构。我们将区分快照查询（基于某一时刻的状态）和轨迹查询（基于历史或未来路径）。数据模型的选择至关重要，这决定了后续索引和查询的效率。讨论将涵盖： 1. 时空对象模型（Spatio-Temporal Object Model）：如何扩展传统关系模型或面向对象模型以包含“生命周期”和“运动状态”等概念。 2. 轨迹数据仓库（Trajectory Data Warehousing）：针对大规模轨迹数据，探讨OLAP（在线分析处理）在时空维度上的扩展，以及如何设计适合移动对象分析的星型或雪花型模式。 第二部分：高效的时空索引技术 移动对象数据的最大挑战之一是如何快速检索出符合特定空间或时间条件的轨迹片段。本部分将集中探讨先进的索引结构。 第四章：基础空间索引结构在MODs中的局限性 首先回顾R树（R-Tree）及其变种（如R-Tree, Hilbert R-Tree）在处理静态空间数据上的优势，并深入分析它们在处理动态、随时间演化的移动对象数据时的固有缺陷，特别是“时间戳”或“时间区间”的维度被忽视时产生的问题。 第五章：基于时间维度的扩展索引结构 本章是MODs索引的核心。我们将详细介绍如何将时间维度融入空间索引： 1. 四维索引（4D Indexing）：将时空数据视为四维空间中的点（x, y, t, 运动状态），并应用如kd-tree或四叉树的扩展版本。重点分析其在维护平衡性和处理维度膨胀（Curse of Dimensionality）方面的难点。 2. 基于区间的索引（Interval-Based Indexing）：针对对象在某个区域内停留或经过的查询。讨论如4D-R树（4D-R Tree），它使用一个包含对象运动区间（从t_start到t_end）的边界框来划分索引空间。 3. 轨迹特化索引（Trajectory-Specific Indexing）：探讨专门为处理连续轨迹设计的方法，例如Spatiotemporal Partitioning（时空划分）和Prefix-based Indexing，后者特别适用于预测性查询。 第六章：基于时间演化的索引维护 移动对象数据具有持续流入的特性。本章探讨索引如何应对动态更新： 1. 增量更新策略：如何高效地插入新的轨迹点，并更新受影响的索引节点，而无需对整个索引进行昂贵的重建。 2. 历史轨迹的归档与压缩：随着时间推移，旧的、不常查询的历史轨迹需要被压缩或转移到更低成本的存储层，以保持实时索引的性能。讨论空间填充曲线（Space-Filling Curves）在轨迹数据压缩中的应用。 第三部分：时空查询处理与优化 高效的索引是实现快速查询的基础。本部分关注如何设计和执行复杂的移动对象查询。 第七章：经典的移动对象查询类型 我们将系统地分类和分析MODs中的核心查询操作： 1. 快照查询（Snapshot Queries）：在某一特定时间点$t$，查询所有位于某一空间区域 $S$ 内的对象（标准2D范围查询）。 2. 历史轨迹查询（Historical Trajectory Queries）：检索对象在特定时间段 $[t_1, t_2]$ 内经过或位于区域 $S$ 的轨迹片段。 3. 基于时间的连续查询（Continuous Queries, CQ）：对象必须持续满足某一空间条件（例如，保持在安全区域内）。讨论如何利用预先计算的轨迹信息和事件触发机制来最小化服务器的计算开销。 第八章：预测性与未来查询 MODs的强大能力体现在对未来的预测。本章深入探讨如何利用当前的速度和方向信息预测对象未来的位置： 1. 轨迹预测模型集成：如何将基于机器学习或经典运动模型的预测结果嵌入到数据库的查询计划中。 2. 未来K近邻查询（Future K-Nearest Neighbors, FKNN）：预测未来 $k$ 分钟内，哪个对象将最先到达查询点。讨论如何设计索引结构来加速对未来时间轴的搜索。 3. 冲突检测与避免：在交通管理系统中，利用预测信息提前识别潜在的碰撞路径，并提出规避策略。 第九章：查询优化与执行 高效执行复杂查询需要精妙的优化策略，这需要整合空间、时间和数据流的知识。 1. 时空连接操作（Spatio-Temporal Joins）：例如，连接两个移动对象流，以找到在同一时间段内彼此靠近的对象。讨论如何避免昂贵的嵌套循环连接，采用基于索引的或基于网格的连接算法。 2. 查询计划生成：如何利用索引统计信息（如对象密度、运动速度分布）来选择最优的扫描顺序和连接算法。 3. 流式数据处理的集成：讨论如何将传统数据库查询模型与实时流处理系统（如CEP引擎）相结合，实现对数据流的低延迟响应。 第四部分：高级应用与未来趋势 本书最后将探讨MODs在实际应用中的延伸和当前研究的前沿方向。 第十章：数据质量、隐私保护与应用案例 1. 轨迹数据质量管理：处理传感器噪声、信号丢失、漂移等问题，并讨论数据清洗和异常检测在轨迹数据库中的重要性。 2. 隐私保护机制：由于轨迹数据高度敏感，本章将分析差分隐私（Differential Privacy）技术如何应用于位置数据的模糊化处理，同时尽量保持查询结果的有效性。 3. 案例研究：分析智能交通系统（ITS）、物流追踪、城市规划和环境监测中移动对象数据库的具体实现。 结论 移动对象数据库是信息科学和地理信息系统交叉领域的前沿阵地。本书系统梳理了从底层数据模型、高效索引设计到复杂查询优化的完整技术栈，旨在为数据库设计者、系统开发者和时空数据分析师提供一套全面且深入的理论指导和实践框架，以应对下一代动态数据管理的需求。

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这本书给我带来的最大感受是，原来我们日常生活中习以为常的许多技术，背后都蕴含着如此复杂而精妙的学问。《移动对象数据库》这本书，用一种非常平实的语言，为我描绘了一个动态世界的数字画像。我之前以为数据库就是存储数据，但这本书让我明白，对于移动对象来说，数据本身就是“运动”的，如何捕捉、存储、分析这种“运动”才是关键。 书中关于“轨迹模式挖掘”的章节尤其吸引我。如何从海量的轨迹数据中发现有趣的模式，例如人们经常走的路线、集合点的出现规律等，这对于城市规划、商业分析都有着巨大的价值。作者介绍的各种挖掘算法，虽然有些专业术语，但结合书中的图示和案例，我都能大概理解其核心思想。这让我觉得，这本书不仅仅是写给数据库专家的，对任何对数据科学和人工智能感兴趣的人来说，都是一份宝贵的财富。

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这本书提供了一个非常全面的视角来理解移动对象数据库的挑战与机遇。我一直对如何在海量动态数据中高效检索和分析信息感到好奇，这本书恰好满足了我的求知欲。它不仅仅是罗列一些算法和数据结构，而是深入剖析了移动对象数据特有的属性，比如其连续性、时变性和空间性，以及这些属性对数据库设计提出的特殊要求。书中对不同类型索引（如R-tree的变种、时间空间索引等）的详细介绍，以及它们在处理移动对象查询时的优劣势分析，对我来说非常有启发。 特别令我印象深刻的是，书中还探讨了数据流管理的挑战，以及如何处理持续不断涌入的移动对象数据。这部分内容让我意识到，设计一个能够应对高吞吐量和低延迟要求的数据库系统是多么困难，但也正是这种挑战，催生了许多创新的技术解决方案。作者在介绍这些解决方案时，并没有故弄玄虚，而是条理清晰地阐述了其原理和实现方式，让我能够逐步理解其背后的逻辑。

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读完这本书，我对“实时性”和“高效性”在数据库设计中的重要性有了全新的认识。对于移动对象数据库来说，数据的更新速度和查询效率是至关重要的。书中详细介绍了各种数据模型和查询语言，以及如何针对这些移动对象的特点进行优化。我印象最深刻的是关于“时间感知”的查询，例如“找出过去一小时内距离我最近的五辆出租车”，或者“查询上周在某个公园里出现过的所有狗的轨迹”。这些查询场景在现实生活中非常普遍，而书中提供的解决方案，无论是基于空间索引还是时间索引，都展现了作者深厚的专业功底。 而且，这本书并没有停留在理论层面，而是穿插了许多实际应用的案例，让我能够更好地理解这些技术是如何在现实世界中发挥作用的。从智能交通系统到环境保护监测，再到城市规划和物流管理，移动对象数据库的应用无处不在。作者通过这些案例，将抽象的技术概念与实际需求紧密联系起来，让我感受到这本书的价值不仅仅在于学术研究，更在于它能够驱动实际的创新和发展。

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这本书绝对是我最近读过的最令人兴奋的学术著作之一！作为一个对地理信息系统（GIS）和空间数据管理充满热情的普通读者，我一直很好奇那些实时更新、不断变化的地图背后隐藏着怎样的技术。《移动对象数据库》这本书，用一种非常引人入胜的方式，为我揭开了这个神秘的面纱。作者并没有回避核心的技术细节，而是巧妙地将复杂的概念分解，用通俗易懂的语言和生动的例子来阐述。 我特别喜欢书中对“轨迹数据”的深入探讨。不仅仅是简单的坐标点，而是如何存储、查询和分析这些随时间变化的连续路径，这本书都给出了详尽的解释。比如，它讨论了如何有效地索引这些庞大的移动轨迹，以便快速地找到特定区域内的所有移动对象，或者在某个时间段内经过某个路段的所有车辆。书中还涉及了一些我之前从未考虑过的优化策略，例如如何处理数据漂移、噪声过滤以及如何利用机器学习技术来预测对象的未来位置。这些内容让我大开眼界，原来看似简单的导航应用背后，竟有如此深厚的理论基础和工程实践。

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这是一本让我重新审视“数据”概念的著作。我一直认为数据是静态的，但《移动对象数据库》这本书彻底颠覆了我的看法。它让我意识到，数据也可以是“活”的，并且这种“活”的数据，即移动对象的数据，在当今社会扮演着越来越重要的角色。书中对时间序列数据处理、空间索引技术以及分布式计算在移动对象数据库中的应用都进行了深入的探讨。 我尤其欣赏书中对于“数据一致性”和“容错性”的讨论。在一个不断变化的环境中，如何保证数据的准确性和可用性，这是一个非常具有挑战性的问题。作者通过介绍各种分布式一致性协议和容错机制，让我了解了构建高可用性移动对象数据库所需要考虑的关键因素。这本书让我看到了一个复杂技术领域的全貌，并且激发了我进一步探索其在各个领域应用的兴趣。

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