研究背景

知识图谱在GIS领域的挑战与机遇

现存挑战

  • 主流图数据库对地理时空数据的组织和分析面临挑战
  • 关系数据库在处理大规模关联数据时性能下降
  • 图数据库缺乏对时空数据类型和操作的原生支持

研究目标

  • 融合图数据库的语义表达能力
  • 利用关系数据库的时空查询优势
  • 构建高效的时空语义建模框架

技术方法

混合存储架构与跨数据库协同优化

系统架构图

图1 地理时空语义查询的技术流程

混合存储策略

  • 图数据库存储轻量级占位符节点
  • 关系数据库存储完整时空对象
  • 时空索引图增强聚合能力

查询转换引擎

  • 预定义时空函数库
  • 图查询转换为SQL语句
  • 查询下推至关系数据库

数据同步机制

  • 两阶段提交协议
  • 跨数据库一致性保障
  • 实时数据同步

时空索引优化

  • 时间树索引结构
  • Geohash空间编码
  • 表分区策略优化

实验结果

基于深圳市多源时空数据集的性能评估

实验数据集

115.6万
出租车GPS轨迹点
90.5万
共享单车轨迹
2.6万
路网数据
90.7万
兴趣点POI

查询性能提升

vs Neo4j 17.2倍
vs GraphDB 4.6倍
时空查询优化 1-2个数量级

存储空间优化

vs Neo4j原生 减少473.1%
vs GraphDB 减少273.2%
整体空间节省 3-5倍
查询性能对比图

图2 不同查询类型的性能对比结果

核心贡献

创新性技术突破与应用价值

架构创新

提出混合存储架构，有效融合图数据库的语义表达能力和关系数据库的时空计算优势

性能突破

在复杂时空查询中实现1-2个数量级的性能提升，存储空间减少3-5倍

可扩展性

支持用户自定义扩展地理时空函数库，易于集成至现有系统平台

应用场景

智慧城市

城市规划与管理

交通分析

轨迹数据挖掘

遥感监测

环境变化分析

位置服务

空间信息查询

技术细节

系统实现与关键技术组件

GraST系统架构

Neo4j图数据库 + APOC工具库
PostgreSQL + PostGIS + TimescaleDB
JDBC跨数据库映射
REST API数据同步

查询优化策略

时空索引
时间树 + Geohash编码
查询下推
图查询转SQL执行
表分区
时间窗口分区优化
空间剪枝
Geohash网格索引

查询工作负载设计

查询类型 描述 数据规模
Q1-Q3 Within查询 点、线、面位于指定矩形窗口内 1-30km窗口
Q4-Q6 Intersects查询 空间对象相交关系查询 10-200条路网
Q7-Q8 时空查询 时空范围内的轨迹数据 4-24小时窗口
Q9-Q10 栅格计算 栅格值提取与代数运算 NDVI+DEM数据

结论与展望

技术突破与未来发展方向

主要结论

性能优异
大规模复杂时空查询响应时间缩短1-2个数量级
存储高效
存储空间减少3-5倍，支持栅格计算
易于集成
松耦合设计，可扩展时空分析算子

未来展望

通信优化
降低跨库通信开销，提升小规模查询效率
索引改进
自适应时空索引，支持复杂动态地理对象
智能集成
结合大语言模型，实现自然语言时空查询

应用价值

为知识图谱中地理时空数据管理提供高效、可扩展的解决方案， 在智慧城市、交通分析、环境监测等领域具有重要的理论与应用价值