一種基于HBase的空間關(guān)鍵字查詢算法＊

邵奇峰，李 楓

（1.中原工學(xué)院軟件學(xué)院，河南 鄭州450007；2.中原工學(xué)院計算機(jī)學(xué)院，河南 鄭州450007）

1 引言

隨著智能移動設(shè)備的快速普及，基于位置的服務(wù)LBS（Location Based Services）應(yīng)用隨之大量增長，海量的空間文本數(shù)據(jù)也隨著產(chǎn)生，傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫在橫向擴(kuò)展性與大數(shù)據(jù)的及時處理上已力不從心，以可橫向擴(kuò)展的HBase分布式數(shù)據(jù)庫處理這些海量的空間文本數(shù)據(jù)無疑是最佳方案。針對海量空間文本數(shù)據(jù)集，地理區(qū)域范圍內(nèi)的空間關(guān)鍵字查詢需求日益迫切，如何在HBase數(shù)據(jù)庫中實現(xiàn)高效的空間關(guān)鍵詞查詢成為了研究熱點。基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的傳統(tǒng)地理信息系統(tǒng)通常使用基于樹的索引（如R 樹、四叉樹、k－d樹等）實現(xiàn)空間查詢，以此類索引處理海量空間數(shù)據(jù)效率較差，同時基于行健的HBase數(shù)據(jù)庫也較難支持傳統(tǒng)的多維空間索引。傳統(tǒng)多維空間索引不能適用于HBase數(shù)據(jù)庫，因此對空間數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，以映射到一維空間進(jìn)行索引和查詢會更加簡單。

Niemeyer G［1］于2008 年 提 出 了Geohash 編碼，其把二維的經(jīng)緯度坐標(biāo)編碼成一維的字符串，可全球唯一地標(biāo)識每一坐標(biāo)點，同時空間上相鄰位置點的Geohash編碼通常具有相同的前綴，這對基于HBase實現(xiàn)鄰近點搜索具有明顯優(yōu)勢。目前Geohash 已被廣泛應(yīng)用于空間數(shù)據(jù)的處理，如Google App Engine、Lucene和Solr等［2，3］，但對其在空間關(guān)鍵詞查詢，尤其是基于NoSQL 數(shù)據(jù)庫的空間關(guān)鍵字查詢的探討和研究較少，文獻(xiàn)［4］探討了基于Geohash的面數(shù)據(jù)區(qū)域查詢，但其主要基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)。為了支持空間關(guān)鍵字查詢，文獻(xiàn)［5］和文獻(xiàn)［6］以R＊樹為基本索引結(jié)構(gòu)，分別提出了名為IR2樹和IR 樹的混合索引結(jié)構(gòu)。文獻(xiàn)［7］提出了另一名為S2I的混合索引結(jié)構(gòu)。但此類方案都沒有考慮大數(shù)據(jù)情況下如何保證空間關(guān)鍵字查詢的高效性和可擴(kuò)展性等問題。文獻(xiàn)［8］研究了基于HBase的空間關(guān)鍵字查詢，其僅描述了矩形空間區(qū)域內(nèi)的文本檢索，并沒涉及其它幾何形狀區(qū)域內(nèi)的文本檢索。因此，為了解決海量空間文本數(shù)據(jù)的檢索問題，本文依據(jù)HBase數(shù)據(jù)庫的keyvalue數(shù)據(jù)模型及相鄰位置點的Geohash 編碼具有相同前綴的特性，提出了一種結(jié)合Geohash 編碼與分詞技術(shù)的HBase二級索引構(gòu)建方案；實現(xiàn)了對空間信息和文本信息的同時索引，并基于該二級索引提出了一種多邊形區(qū)域內(nèi)的空間關(guān)鍵詞查詢算法；最后通過與傳統(tǒng)經(jīng)緯度索引方案的實驗比較，驗證了該算法的高效性和可擴(kuò)展性。

2 HBase數(shù)據(jù)模型

作為Apache Hadoop項目的子項目及Google BigTable的開源實現(xiàn)，HBase是一個分布式的、列式存儲的NoSQL數(shù)據(jù)庫，相對于執(zhí)行批處理任務(wù)的Hadoop平臺，HBase專門用來實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的實時處理［9］。HBase運行在普通商用服務(wù)器上，可平滑地橫向擴(kuò)展，以支持從中等規(guī)模到數(shù)十億行、數(shù)百萬列的數(shù)據(jù)表。表是HBase展現(xiàn)數(shù)據(jù)的邏輯組織方式，而基于列的存儲則是數(shù)據(jù)的物理組織方式，本節(jié)將從邏輯模型和物理模型兩個方面闡述HBase的數(shù)據(jù)模型。

2.1 邏輯模型

表1為一個HBase表的邏輯模型。

Table 1 Logical model of HBase表1 HBase數(shù)據(jù)的邏輯模型

HBase以表的形式組織數(shù)據(jù)，表由行（Row）和列（Column）組成，每行通過唯一的行健（Rowkey）進(jìn)行區(qū)分，所有行按照行健的字典順序升序存儲。每行可以有不同的列，每列屬于一個特定的列族（Column Family）。行和列確定的存儲單元為單元格，每個單元格可以按時間保存多個版本的值，并通過時間戳（Timestamp）標(biāo)識。表1 中每行對應(yīng)一個時間戳，時間戳值越大表示數(shù)據(jù)越新。

2.2 物理模型

在邏輯模型中，HBase表可以被看作稀疏行的集合，但HBase的物理存儲是把邏輯模型中的行按照列族分開存儲。表2和表3為表1的列族cf1和cf2對應(yīng)的物理模型，其表索引由行鍵、列族、列修飾符和時間戳組成。從這些表可以看出，HBase以稀疏方式存儲數(shù)據(jù)，為空的單元格并不會占用存儲空間。

Table 2 Physical model of HBase（column family：cf1）表2 HBase數(shù)據(jù)的物理模型（列族cf1）

Table 3 Physical model of HBase（column family：cf2）表3 HBase數(shù)據(jù)的物理模型（列族cf2）

3 Geohash概述

3.1 二維空間索引的不足

對基于經(jīng)緯度編碼的空間數(shù)據(jù)而言，每個維度都同等重要。執(zhí)行空間查詢時，簡單地按二維經(jīng)緯度建立索引，如先按經(jīng)度再按緯度排序數(shù)據(jù)，實質(zhì)上是將經(jīng)度看得比緯度更重要，索引處理就會把數(shù)據(jù)進(jìn)行不當(dāng)?shù)呐判颍驗榻?jīng)度上相近的數(shù)據(jù)，在空間位置上并不一定鄰近。HBase數(shù)據(jù)庫只能按行鍵來訪問數(shù)據(jù)，其模式設(shè)計的關(guān)鍵是行鍵設(shè)計，采用二維經(jīng)緯度坐標(biāo)作為HBase行鍵，會使得先按經(jīng)度再按緯度的順序存儲數(shù)據(jù)，這就造成了數(shù)據(jù)的空間位置與存儲位置的不一致。當(dāng)基于行鍵掃描執(zhí)行空間位置查詢（如查詢k個最近的鄰近點）時，會返回大量多余的非鄰近點數(shù)據(jù)，這會增加HBase服務(wù)器與客戶端的網(wǎng)絡(luò)I/O 或服務(wù)端過濾器的處理開銷。

兩個維度同等相關(guān)時，簡單地為經(jīng)度和緯度建立復(fù)合索引的方法具有不足之處。為了使空間位置鄰近的數(shù)據(jù)在HBase上也盡量緊密連續(xù)地存儲在一起，保證空間數(shù)據(jù)的空間位置與存儲位置的一致性，以方便構(gòu)建處理海量空間數(shù)據(jù)的及時響應(yīng)的HBase在線應(yīng)用系統(tǒng)，就需基于新的空間編碼方法來構(gòu)建索引。

3.2 Geohash的劃分與編碼

為了高效地處理空間數(shù)據(jù)，基于key－value的HBase數(shù)據(jù)庫需要一種平等考慮經(jīng)度與緯度、能將二維空間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成為一維值的線性化算法。Peano曲線、Hibert曲線和Cantor曲線等就是此類的空間位置一維編碼算法，屬于空間填充曲線類別，其將二維空間降維成一維曲線，曲線是單一的、不中斷的、接觸空間所有分區(qū)的線條［10］。與其它曲線相比，Peano曲線計算簡單且實現(xiàn)方便，因此本文選擇實現(xiàn)了Peano曲線的Geohash算法為解決方案。

本文以緯度34.75°、經(jīng)度113.59°的二維坐標(biāo)為例，介紹Geohash編碼的計算步驟。如圖1a所示，緯度區(qū)間范圍是［－90°，90°］，將該區(qū)間二等分為［－90°，0°）與［0°，90°］，目標(biāo)點緯度大于或等于中點用1表示，否則用0表示；因緯度34.75°落在區(qū)間［0°，90°］，標(biāo)記為1；繼續(xù)將區(qū)間［0°，90°］二等分為［0°，45°）與［45°，°90］，緯度34.75°落在區(qū)間［0°，45°），標(biāo)記為0。通過遞歸對半切分區(qū)間范圍和確定目標(biāo)點落在哪個半?yún)^(qū)，計算出一個位序列101。同理如圖1b所示，計算經(jīng)度113.59°的位序列為110。位序列的長度與區(qū)間劃分次數(shù)有關(guān)，長度越長則表示的位置精度越高。經(jīng)過在經(jīng)度和緯度上分別執(zhí)行區(qū)間二等分和位選擇過程，再按奇數(shù)位放經(jīng)度、偶數(shù)位放緯度的規(guī)則，以精度遞增的順序?qū)⒔?jīng)度和緯度位序列交叉排列生成一個新的位序列111001（如圖1c 所示），再對該序列進(jìn)行Base32編碼即生成一維的Geohash散列字符串。相對于二維空間索引，不孤立使用單個維度的編碼方式是一維的Geohash 值有空間位置特性的原因。一個Geohash字符串編碼代表著一個矩形區(qū)域，該區(qū)域內(nèi)所有的坐標(biāo)點會以該字符串為共同前綴，越鄰近的點共享的相同前綴字符越長，Geohash字符串越長，表示的矩形范圍越小越精確，即Geohash編碼具有一定的空間局部性，這對構(gòu)建空間索引非常有利。

采用Geohash字符串編碼作為HBase行健是一個極佳的選擇。因為兩個坐標(biāo)點的空間距離越接近，其Geohash字符串前綴匹配越多，這就有利于在HBase行健上執(zhí)行前綴匹配掃描以查詢附件的POI（Point of Interest）信息。HBase按照行健的字典順序升序存儲所有行，兩個坐標(biāo)點的Geohash字符串前綴匹配越多，其在HBase中就會被存儲得越接近，這就有利于實現(xiàn)數(shù)據(jù)本地化，因為HBase按行健范圍劃分Region，空間位置接近的數(shù)據(jù)會被存儲在同一Region或RegionServer［11］。執(zhí)行空間鄰近點查詢時，基于Geohash 字符串執(zhí)行HBase行健掃描，由本地就可直接讀取到所有的鄰近點數(shù)據(jù)。

Figure 1 Subdivision and coding of Geohash圖1 Geohash的劃分與編碼

4 基于Geohash的空間文本索引

為了在海量數(shù)據(jù)上實現(xiàn)高效且可擴(kuò)展的空間關(guān)鍵字查詢，本節(jié)針對HBase數(shù)據(jù)庫利用Geohash算法提出了一種新的空間文本索引方法。首先，采用Geohash 算法將空間文本數(shù)據(jù)中代表空間信息的二維空間坐標(biāo)降維為一維散列字符串；然后從空間文本數(shù)據(jù)的文本信息中抽取分詞，并將分詞字符串和Geohash 字符串合理編排，以構(gòu)建HBase二級索引，實現(xiàn)同時從文本和空間兩個維度對空間文本數(shù)據(jù)進(jìn)行高效檢索。以下具體闡述空間文本索引表的組織結(jié)構(gòu)及其行健的生成規(guī)則。

表4中的空間文本數(shù)據(jù)主表即為空間文本數(shù)據(jù)在HBase數(shù)據(jù)庫上的一種簡單的組織方式，該表中的行健idi唯一標(biāo)識了每一行空間文本數(shù)據(jù)，列族中的message列存儲了空間文本中的文本信息，location列以二維經(jīng)緯度坐標(biāo)的格式存儲了空間文本中的地理空間信息，date列存儲了空間文本的生成時間。

Table 4 Master table of spatial text data表4 空間文本數(shù)據(jù)主表

表5為基于表4的空間文本數(shù)據(jù)索引表，表中的行健wordi＿geohashj＿idk由三部分組成：對主表message列進(jìn)行分詞處理提取的關(guān)鍵詞wordi；對主表location列進(jìn)行Geohash計算生成的Geohash字符串geohashj；以及wordi和geohashj對應(yīng)的主表行健idk。一段文本可以切分出多個關(guān)鍵詞，所以主表中的一條記錄會按照切分出的關(guān)鍵詞數(shù)量在索引表中生成多條索引記錄，這些索引記錄會依次按照關(guān)鍵詞、Geohash字符串及id值的字典順序升序存儲，也就是說，空間位置相鄰的同一關(guān)鍵詞將被物理鄰近地存儲在一起，進(jìn)行空間關(guān)鍵字查詢時，HBase通過前綴匹配的行健掃描，即可高效直接地讀取到所需的結(jié)果集。

Table 5 Index table of spatial text data表5 空間文本數(shù)據(jù)索引表

索引表中的行健wordi＿geohashj＿idk將一條空間文本數(shù)據(jù)中的文本信息、空間信息與標(biāo)識信息綜合在一起，實現(xiàn)了在文本和空間兩個維度同時對數(shù)據(jù)進(jìn)行索引。基于索引表查詢時，根據(jù)掃描到的結(jié)果集，能直接在行健中截取到空間文本在主表中的行健id，由該id即可在主表中直接讀取到具體的空間文本數(shù)據(jù)，因此索引表中的列族可為“空”，即不需要存儲有具體含義的內(nèi)容。在實際部署時，為了提高存儲及查詢效率，行健的長度要盡量短且固定，因此行健中的關(guān)鍵詞wordi可替換為定長的整數(shù)編碼；對于geohashj可根據(jù)地理精度需求選取盡量短的定長編碼。Geohash編碼支持部分鍵掃描，因此只要滿足精度，查詢者不用給出完整的Geohash編碼。

5 多邊形區(qū)域內(nèi)的空間關(guān)鍵字查詢算法

當(dāng)基于地理空間區(qū)域查詢文本數(shù)據(jù)時，區(qū)域可能是圓形的，如一公里范圍內(nèi)包含“快捷”關(guān)鍵字的酒店信息；區(qū)域可能是矩形的，如手機(jī)屏幕顯示區(qū)域內(nèi)包含“西餐”關(guān)鍵字的點評信息；區(qū)域可能是不規(guī)則多邊形的，如行政區(qū)域內(nèi)包含敏感關(guān)鍵字的言論信息。為了適用于所有查詢場景，本節(jié)基于HBase數(shù)據(jù)庫及前文構(gòu)建的空間文本索引，提出一種多邊形區(qū)域內(nèi)的空間關(guān)鍵字查詢算法，即查找某多邊形地理區(qū)域內(nèi)包含某關(guān)鍵字的空間文本數(shù)據(jù)。因計算步驟較多，所以將其分解為了MBP（Mininum Bounding Prefixes）算 法 和 Within－Query算法。

5.1 MBP算法

實現(xiàn)空間區(qū)域內(nèi)的關(guān)鍵字查詢時，用戶定義的空間查詢區(qū)域可以是不規(guī)則的任意幾何圖形，算法中統(tǒng)一以多邊形表示。一個Geohash字符串編碼代表的是一個規(guī)則的矩形，每個矩形擁有四個拐角，通過在多個Geohash 字符串所表示的多個鄰接矩形區(qū)域的拐角點上取凸包（Convex Hull），即可構(gòu)建一個拼接組合區(qū)域。基于Geohash編碼實現(xiàn)空間關(guān)鍵字查詢的關(guān)鍵就是將被查詢的多邊形區(qū)域轉(zhuǎn)換為多個鄰接的Geohash 矩形區(qū)域，且這些矩形的拼接組合區(qū)域最小包含著多邊形區(qū)域，算法MBP即用于實現(xiàn)該轉(zhuǎn)換。

算法1MBP（queryPolygon）

輸入：被查詢的多邊形區(qū)域queryPolygon；

輸出：最小包含查詢區(qū)域的Geohash 前綴集合geohashs

算法MBP基于查詢多邊形計算最小包圍的Geohash前綴集合，該算法的輸入queryPolygon是用戶手繪或自定義的查詢多邊形區(qū)域，具體實現(xiàn)時可用多邊形拐角的經(jīng)緯度坐標(biāo)集合來表示。輸出geohashs則為計算出的包含查詢區(qū)域且最小包圍的Geohash前綴集合，最小包圍的前綴集合可以把HBase掃描次數(shù)與掃描覆蓋的空間區(qū)域降到最小。

計算Geohash時需要指定字符精度，其取值范圍為整數(shù)1到12，表示Geohash編碼生成字符串的長度，字符串長度越短的Geohash編碼，表示的矩形區(qū)域越大，計算最小包圍的前綴集合的關(guān)鍵在于確定最佳的精度以最快計算出結(jié)果。MBP算法首先計算出查詢多邊形的形心queryCenter，并根據(jù)具體應(yīng)用涉及的地理范圍區(qū)域大小，指定初始的Geohash字符精度INIT＿VALUE。while循環(huán)從較高的初始字符精度開始，先計算查詢多邊形形心的Geohash 編 碼candidate［12］，再 基 于 該Geohash編碼代表的矩形區(qū)域計算其凸包candidate－Polygon，并檢驗是否包含查詢多邊形，若不包含，則擴(kuò)大至該Geohash及其八個空間方向的直接鄰居所構(gòu)成的組合區(qū)域。若仍沒有包含，則降低Geohash字符精度，以擴(kuò)大Geohash編碼代表的矩形區(qū)域，重復(fù)進(jìn)行上述檢查，直到相應(yīng)區(qū)域正好完全包含查詢多邊形，即獲得了最小包圍的Geohash前綴集合。

5.2 WithinQuery算法

通過調(diào)用算法MBP，算法WithinQuery將查詢關(guān)鍵字和算法MBP 返回的Geohash編碼逐一進(jìn)行合并，然后基于合并字符串在HBase空間文本索引表上執(zhí)行行健掃描，并對返回結(jié)果集進(jìn)行驗證過濾，即得到要查詢的空間文本數(shù)據(jù)集。

算法2WithinQuery（keyword，queryPolygon）

輸入：查詢關(guān)鍵字keyword，多邊形查詢區(qū)域queryPolygon。

輸出：位于查詢區(qū)域的空間文本數(shù)據(jù)的id集合ids。

算法WithinQuery的輸入為查詢關(guān)鍵字keyword和多邊形查詢區(qū)域queryPolygon，參數(shù)keyword和queryPolygon分別描述了要查詢的空間文本數(shù)據(jù)的文本信息和空間信息，而輸出結(jié)果集ids即為查詢到的空間文本數(shù)據(jù)的id集合，根據(jù)該id集合可在主表中獲取到具體的空間文本數(shù)據(jù)。算法WithinQuery首先調(diào)用算法MBP將查詢多邊形區(qū)域轉(zhuǎn)換為最小包含查詢區(qū)域的Geohash前綴集合prefixs，因為空間文本索引表的行健格式為wordi＿geohashj＿idk，所以將查詢關(guān)鍵字keyword與前綴集合prefixs的每個元素prefix合并后，在索引表indexTable上逐一執(zhí)行前綴匹配的行健范圍掃描；然后在返回的結(jié)果集results的每個元素result上調(diào)用方法getCoordinate（），以檢驗該result代表的空間文本數(shù)據(jù)的空間位置是否落在多邊形查詢區(qū)域內(nèi)，以濾除位于前綴集合prefixs區(qū)域但不位于查詢區(qū)域的無效數(shù)據(jù)，經(jīng)過空間過濾后的結(jié)果集即為包含關(guān)鍵字keyword且真正位于查詢區(qū)域queryPolygon內(nèi)的空間文本數(shù)據(jù)集合；最后將符合條件的所有result的行健中的id部分返回即可。

為了最大限度利用HBase集群執(zhí)行計算工作并減少返回給客戶端的數(shù)據(jù)量，應(yīng)使用HBase的過濾器或協(xié)處理器（Coprocessor）在服務(wù)器端實現(xiàn)算法中耗時的處理。對算法WithinQuery而言，把“驗證是否位于查詢區(qū)域”的邏輯放在服務(wù)器端的過濾器來實現(xiàn)，將極大地減輕HBase服務(wù)器與客戶端的通信量，并可提高算法的查詢效率。

6 實驗與分析

6.1 實驗環(huán)境

本節(jié)通過分析基于Geohash一維空間索引與基于經(jīng)緯度二維空間索引的查詢結(jié)果，以實驗來檢驗提出的多邊形區(qū)域內(nèi)的空間關(guān)鍵字查詢算法的執(zhí)行效率，從而證明該算法的高效性和可擴(kuò)展性。實驗使用HBase 0.94.7和Hadoop 1.1.2，并將其部署在七個物理節(jié)點上，其中一個節(jié)點作為Master，其余六個作為RegionServer。每個節(jié)點含有雙核2.5GHz CPU、8GB內(nèi)存，7 200rpm 的SATA 硬盤，網(wǎng)絡(luò)帶寬為1Gbps，操作系統(tǒng)為Ubuntu 12.04。實驗中的查詢區(qū)域是半徑不超過3km 的任意幾何區(qū)域，測試數(shù)據(jù)使用了五個具有空間位置信息的點評數(shù)據(jù)集，所有數(shù)據(jù)的地理位置均位于半徑30km 的空間范圍內(nèi)，數(shù)據(jù)集的文本統(tǒng)計信息如表6所示。

Table 6 Text statistics of datasets表6 數(shù)據(jù)集文本統(tǒng)計信息

6.2 實驗結(jié)果分析

實驗測試了不同數(shù)據(jù)量下的基于不同索引技術(shù)的空間關(guān)鍵字查詢算法的查詢響應(yīng)時間，實驗結(jié)果如圖2所示。從圖2中可以看出，隨著數(shù)據(jù)量的增大，基于經(jīng)緯度二維索引的查詢性能逐漸降低，而基于Geohash編碼一維索引的查詢算法則能保持查詢性能基本不受影響。這是因為基于Geohash編碼的空間索引使空間位置鄰近的數(shù)據(jù)在HBase上連續(xù)地存儲在一起，從而實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的空間位置與存儲位置的一致性。將查詢區(qū)域半徑擴(kuò)大至10km 的任意幾何區(qū)域，并基于更大規(guī)模數(shù)據(jù)的實驗發(fā)現(xiàn)，基于經(jīng)緯度二維索引的查詢響應(yīng)時間已遠(yuǎn)超出了可等待的范圍，因此，圖3中只測試了基于Geohash編碼一維索引的查詢性能。從圖3可以看出，在更大的查詢區(qū)域內(nèi)，隨著數(shù)據(jù)量的增大，該算法的響應(yīng)時間有所增加，但仍處于可接受范圍內(nèi)，從而驗證了算法具有良好的可擴(kuò)展性。

Figure 2 Response time of queries圖2 查詢響應(yīng)時間

Figure 3 Scalability of query performance圖3 查詢性能的擴(kuò)展性

7 結(jié)束語

運行在普通服務(wù)器上的HBase可方便地橫向擴(kuò)展支持?jǐn)?shù)十億行的海量數(shù)據(jù)集。Geohash編碼把二維經(jīng)緯度坐標(biāo)降維成一維字符串，且空間位置相鄰的Geohash 編碼具有相同的前綴。所以，基于HBase數(shù)據(jù)庫采用Geohash編碼就非常適于解決海量空間數(shù)據(jù)中的鄰近點搜索問題。本文據(jù)此給出了一種結(jié)合Geohash 編碼與分詞技術(shù)的HBase空間文本索引方案，并基于該索引提出了一種多邊形區(qū)域內(nèi)的空間關(guān)鍵詞查詢算法，為海量空間文本數(shù)據(jù)的高效存儲與處理提供了新的解決方案和思路。如何深入優(yōu)化查詢算法以提高更大地理區(qū)域內(nèi)的空間關(guān)鍵字查詢效率是接下來應(yīng)進(jìn)一步研究的課題。

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