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                    嵌入式GIS地圖格式設計優化

                    添加時間:2018/11/13 來源:上海交通大學軟件學院 作者:蔡松露
                    本文對地圖格式的索引結構和 NAND 上地圖的更新方式等問題做了詳細的討論和研究。并完成了以下研究內容:(1) 在 Ro-Tree 的基礎上提出了一種新的索引結構Rd-Tree。
                    以下為本篇論文正文:

                    摘要

                      隨著嵌入式計算的不斷發展,NAND 作為一種高效的存儲設備越來越多的被運用到嵌入式環境中,由于各種硬件和軟件性能的不斷提高使得GIS 也得以在嵌入式環境中得到廣泛運用。GIS 中決定查詢性能的是地圖空間數據的索引方式,目前普遍采用的是基于磁盤的 R-Tree 變種索引,本文在此基礎上提出了一種更高效的 R-Tree 變種索引 Rd-Tree,并根據 NAND Flash 的讀寫特性對索引樹的更新方式做出優化。

                      本文的主要工作包括以下兩點:

                      (1) 在分析 Ro-Tree 的基礎上,提出了一種新的索引結構 Rd-Tree。

                      Ro-Tree 提出了外部節點的概念,就是將節點中離其它孩子節點都比較遠的孩子作為外部節點,然后放到上一級節點中,藉此來優化節點的質量,減少節點之間的重疊區域。Rd-Tree 是一種基于節點密度的索引結構,節點密度是衡量節點性質的一個指標,Rd-Tree 的核心思想就是將密度相近的點組織在一起,而在現實世界中,這些密度相近的節點往往在物理上也是相近的。Rd-Tree 在以下幾方面對 Ro-Tree 做了改進:一是改進了插入過程中對外部節點的識別算法,在 Rd-Tree 中如果將一個子節點插入父節點后并不引起父節點密度的降低,我們認為該節點并不是一個外部節點,該識別算法不僅從邏輯上更契合外部節點定義而且優化了節點的質量,減少了節點中的外部節點數量;二是優化了刪除過程,當在刪除過程中節點向下溢出時,通過從父節點借入一個外部節點來防止無意義的重新插入;三是提高了查詢效率,由于減少了外部節點數量,因此在查詢過程中需要比較的次數也會相應減少,對于經典的區域查詢,對比 Ro-Tree 本文在實驗部分獲得了 20%的效率提高。

                      (2) 根據 NAND Flash 的物理特性引入了日志更新機制。由于 NAND是一種 write-once 設備,直接在原文件上進行更新操作會在 NAND 中產生大量的垃圾數據,降低 NAND 使用空間進而導致垃圾回收時的頻繁擦除操作。因此本文將地圖數據分為源數據文件和更新數據文件,將地圖的更新以日志的形式全部追加到更新數據文件的尾部,每次打開地圖時,將更新數據提交到源數據上,在內存中生成一棵新的索引樹?紤]到效率,本文還研究了地圖的緊縮操作,即當更新數據比較多的時候地圖重建過程會比較長,將更新提交后的新索引樹寫回到 NAND 作為新的源數據文件,并刪除更新數據文件。本文對地圖緊縮的時機也做了探討。

                      通過本文的研究,使得對空間數據的索引更高效,對 NAND 的使用更加優化,延長了 NAND 的使用壽命并減少了文件系統的垃圾回收次數。

                      關鍵詞:NAND、 Ro樹、Rd樹、地理信息系統、日志更新

                    ABSTRACT

                      With development of Embedded computing, NAND is pervasive in this environment as an efficient storage device. Benefiting from the enhancement of hardware & software performance, GIS is popular in the Embedded platform. In GIS, the performance is mostly determined by the index structure of space data, and now the general index structure is variants of R-Tree based on hard disk. This paper introduces a more efficient variants of R-Tree, and do some optimization works directed towards unique Read & Write feature of NAND Flash.

                      This paper includes two major parts:

                      (1) Introduces a new index structure Rd-Tree derived from Ro-Tree. Ro-Tree introduces the conception of outlier object which is far away from any other objects in the node. By moving the outlier objects from a node to its parent node, it can decrease the overlapping area between children nodes. Rd-Tree is an index structure based on node density which is an important index to measure the node quality. The main idea of Rd-Tree is organizing the nodes with similar features together. In reality, the nodes with similar features are often adjacent with each other. Rd-Tree improves Ro-Tree through such aspects: First improving the outlier object differentiation algorithm in inserting process, in Rd-Tree we do not treat a node as an outlier if after its insertion the node density of parent node is not decreased. This algorithm improves the node quality and decreases the number of outlier objects.

                      Second optimizing the deleting process, when a node underflows in the deleting process, Rd-Tree borrows a outlier object from parent node to prevent meaningless reinserting operation. Third improving the searching efficiency,as Rd-Tree decreasing the number of outlier objects, the comparing times in the searching process will be less. For example, for the classical range query,Rd-Tree is with 20 percent gain to Ro-Tree.

                      (2) Imports the journal mechanism according to physical features of NAND Flash. NAND is a kind of write-once device, updating the source data will produce large sum of garbage pages, in turn, decrease the available space and cause frequent garbage collection operation which will erase the NAND.

                      So in this paper, we divide the map into index data file and update data file,and the update is appended to the update data file as journal. Each time we open the map, the update will be committed to the index and then generate a new index in memory. With consideration of efficiency, we study the  compaction of map, when the update data is too large the rebuilding process will be long, in such situation we write the new index tree to the NAND and delete the original index data and update data.

                      KEY WORDS:NAND, Ro-Tree, Rd-Tree, GIS, Journal

                      GIS(Geographic Information System)地理信息系統指通過計算機技術將空間信息采集、組織、抽象化,再通過人們可以感知的方式將數據重現并加以利用的統稱。

                      GIS 已不是什么新鮮概念,從上個世紀中葉開始人們就開始研究,而且隨著計算機技術的發展,GIS也日益成熟并投入商用,目前在 PC機上 GIS業發展出一個比較完整的體系。

                      近幾年來,由于手持設備性能的不斷提升,尤其是人們對終端導航的巨大需求,為嵌入式 GIS 的蓬勃發展奠定了堅實的基礎。目前也有很多針對嵌入式手持設備開發的導航軟件,大體上有兩種:一種是基于 web 服務的導航系統;一種是作為獨立終端的導航系統。

                      目前國際上比較出名的手持終端的導航軟件主要有 Google 公司的 Google Map,RoadmapGPS 公司的 Roadmap。Google Map 是基于 web 服務的導航終端,Roadmap則是不依賴于任何服務端的導航終端。

                      由于嵌入式設備在物理功能和計算環境方面受到某些限制,任何運行于這種受限環境中的程序也要做相應的優化,因此我們并不能單純地把已有的基于 PC 的應用移植到手持設備上,而是要根據手持設備的特性來進行優化。

                      Flash Memory 根據實現技術和架構可以分為 AND, NAND, NOR 等幾種[21],以NOR 和 NAND 為主流。NOR 技術由 intel 與 1988 年提出,接著第二年 1989 年,東芝公司提出了 NAND 技術,當時 NAND 是為了存儲,NOR 是為了代碼的本地執行。

                      NOR Flash 讀取速度快、代碼可以在片上執行、功耗低、穩定性高;NAND Flash 與NOR Flash 相比寫速度更快,而且芯片面積小適于生產大容量的 Flash,NANDFlash(以下簡稱 NAND)的擦除速度也比 NOR Flash 要快很多。由于 NAND 的這些特點使得 NAND能夠在嵌入式環境中得到廣泛的應用。

                      NAND 由塊(block)組成,每個塊又包含若干個(一般是 32 或者 64)個頁(page),NAND 以塊為擦除單位,以頁為讀寫單位,NAND 的隨機讀寫效率很低,另外NAND 是一種一次寫(write once)設備,即寫時以頁為單位,寫好之后如果再修改這個頁,需要將頁所在的塊重新擦除一次,然后再寫該頁。這種特性決定了對 NAND的管理不同于磁盤。對 NAND 的使用也要做相應的優化。

                      地圖格式,顧名思義,就是指地圖在存儲設備中的組織形式與結構。相同的地圖數據可以有多種不同的索引組織方式,從最簡單的一維索引 B 樹再到多維索引的R-Tree,不同的索引結構帶來不同的操作方式和查詢效率。

                      目前比較常用的地圖格式有以下幾種:例如國外的 MapInfo 公司的地圖格式,GarMin 公司的地圖格式,還有一些用于國際上數據交換的格式如 kiwi[22]、GDF[23]等格式,國內的超圖公司也有自己定義的數據格式。以上這些地圖格式的實現細節有些是不公開的,但是絕大部分的地圖格式都是采用了 Gutman 在 1984 年提出的 R-Tree[14]這種索引結構,有些使用了 R-Tree 的變種如優先級樹[2]、R*-Tree[12]、Ro-Tree(R*-Tree with outlier Handling objects)[4]、Hilbert R-Tree(using fractals)[10],有的則使用了四叉樹 QuadTree[16],有的使用了 grid[13]、hB-Tree[11]、Cell-Trees[18],但是很少有使用 B+-Tree[7],因為 B+-Tree 作為一個一維鍵值的索引樹并不適用于具有多維屬性的空間數據。

                      R*-Tree 將插入和刪除過程中的溢出節點重新插入到樹中,借此來對樹節點進行優化,R*-Tree 與 R-Tree 相比性能有顯著的提高;Hilbert R-Tree 對節點中的孩子根據 Hilbert 分形算法進行排序,但是要消耗額外的排序時間,并且對數據降維使用,導致查詢過程比較復雜;QuadTree 的刪除過程比較耗費時間,而且只支持二維數據,不支持更高維的數據;其它幾種索引結構對于多維操作不如 R-Tree 便捷,因此目前被廣泛采用的仍是 R-Tree的變種。

                      迄今為止,公認最高效的索引結構是 Ro-Tree,Ro-Tree 的核心思想是將地理上與其它節點(索引結構的基本單位)相距比較遠的節點作為外部節點進行特殊處理。與其它 R-Tree 變種相比取得了不錯的效率提升,但是 Ro-Tree 的一個不足之處是并沒有提出一種很好的鑒別外部節點的方法,導致父節點中的外部節點過多,降低了查詢的效率。

                      上面所述的這些地圖格式都是以磁盤作為存儲設備,索引中節點信息以磁盤上的扇區為單位來存儲,對節點的更新也是在對應扇區上進行操作,由于磁盤是以扇區為基本讀寫單位,因此這種直接修改的方式比較高效,但是這種更新方式并不適用于具有 write-once 特性的 NAND 。在 NAND中運用基于磁盤的地圖更新機制會造成 NAND 中垃圾數據的急劇增加,增加了垃圾回收的次數和 NAND 的擦除次數,進而縮短 NAND的使用壽命。

                      本文的研究目標主要分為兩個部分:一是在 R-Tree 的基礎上設計一種新的變種Rd-Tree,使用該索引結構可以獲得更高的查詢效率,對索引結構的優化是獨立于存儲設備的,即該索引結構無論是對磁盤還是 NAND 都能夠運用;一是設計一種類似日志系統的地圖更新方式,使得對地圖的更新都以日志的形式追加到地圖文件尾部,這樣就避免了對原有地圖文件的直接修改,因而也就減少了對 NAND的擦除次數。

                      本文的主要研究內容還包括索引結構之間的性能比較和新的地圖更新方式帶來的性能提升分析,以及對新的更新方式帶來的負面影響的研究與探討,并提出可行的解決方案。

                      嵌入式GIS地圖格式設計與實現:

                    節點 R 插入前狀態圖
                    節點 R 插入前狀態圖

                    節點 C1,C2 插入 R 后 R-Tree 效果圖
                    節點 C1,C2 插入 R 后 R-Tree 效果圖

                    地圖存儲結構圖
                    地圖存儲結構圖

                    地圖重建過程
                    地圖重建過程

                    地圖緊縮過程
                    地圖緊縮過程

                    區域查詢平均時間對比
                    區域查詢平均時間對比

                    目錄

                      第一章 緒論
                        1.1 研究背景
                          1.1.1 嵌入式 GIS 的發展
                          1.1.2 Nand Flash 的廣泛應用
                          1.1.3 目前地圖格式的不足
                        1.2 本文的研究目標及內容
                        1.3 本文的主要結構
                        1.4 本章小結
                      第二章 關鍵技術
                        2.1 通用空間數據索引
                          2.1.1 K-D 樹
                          2.1.2 Quad Tree
                          2.1.3 R-Tree
                          2.1.4 R*-Tree
                          2.1.5 R0-Tree
                          2.1.6 Hilbert R-Tree
                        2.2 文件系統對 Flash 文件的處理與優化
                          2.2.1 Nand Flash 的物理結構
                          2.2.2 Nand 讀寫特性
                          2.2.3 FTL 及其作用
                          2.2.4 Yaffs2 對 Flash 的優化
                        2.3 本章小結
                      第三章 地圖格式設計與實現
                        3.1 新的索引結構 Rd‐Tree
                        3.2 新的更新機制日志更新
                        3.3 地圖的存儲結構
                        3.4 地圖的重建過程
                        3.5 地圖的緊縮
                        3.6 關鍵數據結構
                          3.6.1 內存索引結構
                          3.6.2 NAND 索引結構
                          3.6.3 更新項數據結構
                        3.7 地圖操作實現
                          3.7.1 插入圖元
                          3.7.2 修改圖元
                          3.7.3 刪除圖元
                          3.7.4 地圖的重建過程
                          3.7.5 地圖的緊縮
                        3.8 本章小結
                      第四章 地圖格式優化效率驗證
                        4.1 構建試驗環境
                        4.2 試驗流程
                          4.2.1 修改 yaffs2
                          4.2.2 生成地圖數據
                          4.2.3 驗證 Rd-Tree
                          4.2.4 驗證新的更新方式
                          4.2.5 輸出實驗數據
                        4.3 試驗結果分析與小結
                          4.3.1 索引樹比較結果
                          4.3.2 更新方式比較結果
                          4.3.3 實驗小結
                        4.4 地圖格式應用
                      第五章 結束語
                      參 考 文 獻
                      致 謝

                    (如您需要查看本篇畢業設計全文,請您聯系客服索。

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