一种多维流式全量索引方法

本文公开了一种多维流式全量索引SFI‑HBase(Streaming Full Index HBase)方法，包括以下步骤：SFI‑HBase在插入数据时，先将数据写入存储层，同时向Kafka发送消息。Spark Streaming从Kafka拉取数据后，先在内存更新索引，再更新HBase全量索引层。读取时，SFI‑HBase的范围查询、KNN查询通过全量索引层获取索引后访问存储层，点查询直接访问存储层。本文提出的二分混合空间填充曲线结合Z曲线和Hilbert曲线，支持多维空间划分，提升局部性20％以上，聚集度50％以上。基于此降维数据，SFI‑HBase构建了高效的多维索引结构。在插入时，利用Spark Streaming聚合存储数据，支持并发插入；查询时，全量索引层存储不同粒度索引，可根据查询条件选择粒度。相较MD‑HBase，SFI‑HBase范围查询效率提升10％，KNN查询效率提升5倍，插入效率提升10倍。