一种基于索引的海量路测数据处理新方式

计算机工程与应用 ›› 2007, Vol. 43 ›› Issue (36): 144-146.

一种基于索引的海量路测数据处理新方式

高涵¹,吴交²

1.长江大学计算机科学与技术系，湖北荆州 434023
2.北京邮电大学，北京 100876

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-12-21 发布日期:2007-12-21
通讯作者: 高涵

New processing method of huge amount of drive test data based on the index

GAO Han¹,WU Jiao²

1.Department of Computer Science and Technology，Changjiang University，Jingzhou，Hubei 434023，China
2.Beijing University of Posts and Telecommunications，Beijing 100876，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2007-12-21 Published:2007-12-21
Contact: GAO Han

摘要/Abstract

摘要： 通过对路测数据的结构分析，提出了一种基于索引的路测数据处理新方式，能够高效地处理海量路测数据，从而提高无线网络优化软件的数据处理效率和性能。建立实际系统模型，与两种传统的路测数据处理方式进行了比较。通过对处理时间、内存消耗和读取时间的比较，表明了新方式在处理海量数据时性能优于传统方式。

关键词: 无线网络优化软件, 路测数据, 索引, 路测

Abstract: Via the analysis of the structure of the drive test data，a new method called the drive test data processing method based on the index is presented，which can process a huge amount of drive test data files and improves the performance and the capacity of the wireless network optimization software.According to the new method，a system model is founded.The performances of the new and conventional methods are compared.With the comparison of the processing time，the system memory consumption and the reading time，it is shown that the new method has the much better performance than the conventional one when the drive test data is huge.

Key words: wireless network optimization software, drive test data, index, drive test

高涵¹,吴交². 一种基于索引的海量路测数据处理新方式[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(36): 144-146.

GAO Han¹,WU Jiao². New processing method of huge amount of drive test data based on the index[J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(36): 144-146.

[1]	孟祥福，王丹丹，张峰. 空间关键字查询综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(20): 13-24.
[2]	张宇，张延松. 向量分组聚集计算技术研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 84-94.
[3]	黄涛贻，李优，宋浩，林煜明. 大规模商品知识的组织和查询优化[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(21): 154-163.
[4]	李艳，王阳阳，张红岩，武优西. 不可达顶点剪枝算法及其在最短路径中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 51-57.
[5]	陈享，何亨，李鹏，金瑜，聂雷. 云环境中基于目标检测的密文图像检索方案[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(11): 75-82.
[6]	朱松杰，娄渊胜，叶枫，李凌，陈勇. 基于协处理器的HBase内存索引机制的研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(1): 98-105.
[7]	郭红，周健倩，张瑛瑛，郭昆. 基于协处理器的HBase二级索引方法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(21): 87-92.
[8]	季长清1，2，肖鹏3，刘畅4，汪祖民2，西方2，邵寅博1，李泽宇2. 基于空间近邻查询的移动医疗呼叫算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(2): 206-212.
[9]	安兆翔，瞿有利. 编码单位可变的倒排索引压缩算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(15): 82-88.
[10]	任成林，姜丽雁，单晓欢，宋宝燕. 层次序列索引的大规模动态标签图子图查询[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(1): 70-75.
[11]	邓清文，林志贤，郭太良. 一种基于主成分的多表图像哈希检索方法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(3): 192-199.
[12]	蒋留兵1，2，肖志涛1，车俐1，2，赵纪奎1. 基于质量引导的InSAR快速相位解缠方法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(3): 222-226.
[13]	徐熙超1，2，杨铮1，马廷淮1，2. 基于HBase的气象结构化数据查询优化[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(9): 80-84.
[14]	王永会，张恩瑞. ATPR-Tree：带有属性维的时空索引[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(7): 79-87.
[15]	苗德成1，奚建清2，刘新盛3. Fibrations理论在索引归纳数据类型语法构造中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(4): 70-74.