这是一个创建于 2070 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
这里的时空大数据指的是包含空间信息（经度、维度）和时间信息的多维度数据。常见的应用场景包括打车服务（指定时间段指定区域的范围查询）、指定区域内的广告推荐和投放等。
这个是毕设在做的东西，目前也调研了一些方案
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基于 PostgreSQL+PostGIS，这种对地理信息有着较好的支持。
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有论文提出基于 HBase 等这种分布式的 NoSQL 来进行改进，使其支持这种多维度的数据查询。
目前比较疑惑的有下面一些
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目前业界常见的存储和查询的解决方案是怎样的？用 PostgreSQL+PostGIS 这种传统的数据库，大数据量下扩展和维护成本似乎很高，时间维度的支持也较为一般。而 HBase 这些对多维度信息的查询功能较单一，只能满足某些特定的查询需求。
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业界在这方面的难点还有哪些？
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TypeErrorNone 2019-03-11 21:28:05 +08:00
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jzmws 2019-03-11 21:43:26 +08:00
你是搞 gis???
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rust 2019-03-11 23:28:15 +08:00 via Android  1
MongoDB
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hilbertz 2019-03-11 23:49:50 +08:00 1
只有 postgis 的 n 维索引才能真正高效的支持时空索引，其他基于时空填充曲线和 btree 的索引都是低效的，时空数据本身就能很好的分区，postgresql 完全能处理海量数据
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cheava 2019-03-12 02:37:24 +08:00 via Android 2
基于 hbase 的时空数据库 geomesa 了解下？
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