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移动社交网络等基于定位服务应用的快速发展导致时空数据流规模呈爆炸式增长，要求底层数据存储系统支持高吞吐量轨迹数据的插人以及空间和时间约束下的低延迟查询，而现有 Hbase等数据存储方案因索引更新开销过髙无法满足该需求。针对时空数据流的应用特性，提岀一种数据流内存索引及存储方法。根据键值和时间范围对历史与增量数据元组进行物理分区，将其以模板B+树的形式写入内存并构建索引以增强快速写入和查询能力，同时对数据进行压缩存储提升索引效率。在此基础上，采用多级索引根据数据分区将复杂査询分解为可独立处理的子查询。实验结果表明，与传统 Hbase、 Water Wheel等方法相化，该方法在不同数据插入和查询条件下的数据存储性能与查询效率更优。
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