本发明涉及地图数据处理
技术领域：
：，尤其涉及一种基于分布式表格存储高精度地图数据的方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术：
：：高精度地图数据较传统地图数据要素更加精细化，相应的数据量也会非常大。数据量大包括两个方面：一是数据的存储容量大，目前存储集群容量占用已经达到PB(PetaByte，千兆字节)级，后续随着全国构网、城市道路生产推进后还会有数倍级的容量需求。二是数据条数量级很大，精细粒度的数据元素非常多，一个较大图幅轻松达到百万级元素。相关技术中，地图数据通常采用以下三种存储方式：第一种方式，使用NFS(NetworkFileSystem，网络文件系统)文件共享存储，将每个图幅数据按照单文件的方式进行存储；第二种方式，使用PG(PostgreSQL，数据库服务器)数据库等关系型数据库进行存储，将高精度地图数据按维度存储到关系表中，并依赖数据库的索引实现高效读取；第三种方式，使用公司级的分布式文件存储系统AFS，其中，AFS是一种平台化管理的大规模分布式存储，支持多种跨语言的API(ApplicationProgrammingInterface，应用程序编程接口)，提供较完整的POSIX(PortableOperatingSystemInterfaceofUNIX，可移植操作系统接口)语义。但是，上述三种存储方式对高精度地图这么大量级数据的存储，有着明显缺点：第一种方式，NFS是通用的文件共享协议，但可靠性并不高，对网络环境要求较苛刻，特别是在跨局域网时维护较难，同时整个文件托管的方式粒度太粗，对业务逻辑有局限性；第二种方式，使用PG库等进行存储，高精度地图的精细元素特别多，导致关系库里条目会很庞大，索引也非常大，性能会随着数据量增加而降低；第三种方式，使用AFS是一种支持大规模存储的分布式文件存储，所有数据记录在文件中，但需要在业务层记录大量的索引信息，以便定位数据所在的文件路径、offset(文件开头位置)及size(读取内容的总长)；另外，多请求并发写入不能保证数据安全，并且append(数据追加)的数据写入方式不适合业务逻辑的扩展，导致业务逻辑复杂。技术实现要素：本发明的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。为此，本发明的第一个目的在于提出一种基于分布式表格存储高精度地图数据的方法。该方法可以提供存储可靠性，对数据管理更加精细化，并且根据业务逻辑来实现对高精度地图数据的对应存储，以便数据访问时可快速索引下载到某个区域图幅的数据，提高数据读取效率。本发明的第二个目的在于提出一种基于分布式表格存储高精度地图数据的装置。本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。本发明的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法，包括：获取待存储的高精度地图数据；确定所述高精度地图数据所对应的业务逻辑需求；根据所述业务逻辑需求和所述高精度地图数据，建立对应的数据表格；按照所述业务逻辑需求，将所述对应的数据表格中的数据进行分布式存储。本发明实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法，可获取待存储的高精度地图数据，并确定高精度地图数据所对应的业务逻辑需求，根据该业务逻辑需求和高精度地图数据，建立对应的数据表格，并按照业务逻辑需求，将对应的数据表格中的数据进行分布式存储。即通过采用分布式表格系统对高精度地图数据进行存储，提高了可靠性，并对数据管理更加精细化；另外，能够做到根据业务逻辑来实现对高精度地图数据的对应存储，以便数据访问时可快速索引下载到某个区域图幅的数据，提高数据读取效率，且平滑扩容、调整集群大小，并且，上层服务业务逻辑简单，可以使得整体架构分层解耦。为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出的基于分布式表格存储高精度地图数据的装置，包括：获取模块，用于获取待存储的高精度地图数据；需求确定模块，用于确定所述高精度地图数据所对应的业务逻辑需求；表格建立模块，用于根据所述业务逻辑需求和所述高精度地图数据，建立对应的数据表格；存储模块，用于按照所述业务逻辑需求，将所述对应的数据表格中的数据进行分布式存储。本发明实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的装置，可通过获取模块获取待存储的高精度地图数据，需求确定模块确定高精度地图数据所对应的业务逻辑需求，表格建立模块根据该业务逻辑需求和高精度地图数据，建立对应的数据表格，存储模块按照业务逻辑需求，将对应的数据表格中的数据进行分布式存储。即通过采用分布式表格系统对高精度地图数据进行存储，提高了可靠性，并对数据管理更加精细化；另外，能够做到根据业务逻辑来实现对高精度地图数据的对应存储，以便数据访问时可快速索引下载到某个区域图幅的数据，提高数据读取效率，且平滑扩容、调整集群大小，并且，上层服务业务逻辑简单，可以使得整体架构分层解耦。为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出的计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现本发明第一方面实施例所述的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法。为达到上述目的，本发明第四方面实施例提出的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明第一方面实施例所述的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法。本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。附图说明本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1是根据本发明一个实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法的流程图；图2是根据本发明实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法的示例图一；图3是根据本发明一个具体实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法的流程图；图4是根据本发明实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法的示例图二；图5是根据本发明另一个具体实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法的流程图；图6是根据本发明实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法的示例图三；图7是根据本发明又一个具体实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法的流程图；图8是根据本发明一个实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的装置的结构示意图；图9是根据本发明一个实施例的计算机设备的结构示意图。具体实施方式下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。下面参考附图描述本发明实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。图1是根据本发明一个实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法的流程图。需要说明的是，本发明实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法可应用于本发明实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的装置，该装置可配置于计算机设备。如图1所示，该基于分布式表格存储高精度地图数据的方法可以包括：S110，获取待存储的高精度地图数据。其中，在本发明的实施例中，该高精度地图数据可包括但不限于预处理中间结果数据、点云数据、路网成果数据等，对应高精度地图生产的各个环节。S120，确定高精度地图数据所对应的业务逻辑需求。需要说明的是，在本发明的实施例中，业务逻辑需求可理解是业务逻辑上读取数据时所采用的请求方式的需求。作为一种示例，该业务逻辑需求可包括三种读取方式，如第一读取方式、第二读取方式和第三读取方式，其中，第三读取数据方式为所述第一读取数据方式和所述第二读取数据方式的结合；其中，所述第一读取数据方式为根据条件遍历海量数据的方式，所述第二读取数据方式为直接读取特定记录的方式。可以理解，在本发明中，业务逻辑需求的不同，则在建立数据表格时的表类型也会不同。因此，在建立数据表格之前，可先确定该存储的高精度地图数据所对应的业务逻辑需求，以便后续根据该业务逻辑需求建立对应数据表格。在本步骤中，可根据高精度地图数据的数据类型来确定该高精度地图数据所对应的业务逻辑需求。也就是说，可确定该高精度地图数据属于哪一种数据类型，根据该数据类型来确定该高精度地图数据所对应的业务逻辑需求。S130，根据业务逻辑需求和高精度地图数据，建立对应的数据表格。可选地，根据该业务逻辑需求确定待建立表格的表格类型，并根据该表格类型建立对应类型的空表，将该高精度地图数据存放至该空表中，以完成针对该高精度地图数据的数据表格的建立。S140，按照业务逻辑需求，将对应的数据表格中的数据进行分布式存储。可选地，按照业务逻辑需求，将对应的数据表格中的数据分布式存储至对应的节点。其中，在本发明的实施例中，存储集群可为基于分布式表格存储系统，为高精度地图数据提供更加直观、高效的、精细化的管理，如新增、更新、删除等。可以理解，分布式表格存储是一种对上层友好、细节透明的存储方案，本发明可动态的将表格的一部分存储到一台机器，将另外一部分存储到另外的机器，这样将数据表格中的不同数据部分存储在不同的机器上，形成一个超级表格。例如，如图2所示中的上面表格为建立的数据表格，可按照业务逻辑需求，将该数据表格中的数据分片进行分布式存储至对应节点。由此，能够根据业务逻辑来实现对高精度地图数据的对应存储，以便数据访问时可快速索引下载到某个区域图幅的数据。本发明实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法，可获取待存储的高精度地图数据，并确定高精度地图数据所对应的业务逻辑需求，根据该业务逻辑需求和高精度地图数据，建立对应的数据表格，并按照业务逻辑需求，将对应的数据表格中的数据进行分布式存储。即通过采用分布式表格系统对高精度地图数据进行存储，提高了可靠性，并对数据管理更加精细化；另外，能够做到根据业务逻辑来实现对高精度地图数据的对应存储，以便数据访问时可快速索引下载到某个区域图幅的数据，提高数据读取效率，且平滑扩容、调整集群大小，并且，上层服务业务逻辑简单，可以使得整体架构分层解耦。图3是根据本发明一个具体实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法的流程图。在本发明的实施例中，当所述业务逻辑需求为第一读取数据方式，即根据指定条件进行遍历过滤的方式进行读取数据时，可利用表格的全局字典序特性来建立针对高精度地图数据的数据表格，这样，在进行读取数据且数据遍历时，根据指定的条件可以拼接出期望数据的前缀，根据该前缀即可指定期望数据所处于的行键区间，这样可以将遍历操作限定在特定的分片中，从而保证了数据遍历速度。具体地，如图3所示，该基于分布式表格存储高精度地图数据的方法可以包括：S310，获取待存储的高精度地图数据。S320，确定高精度地图数据所对应的业务逻辑需求。作为一种示例，该业务逻辑需求可包括三种读取方式，如第一读取方式、第二读取方式和第三读取方式，其中，第三读取数据方式为所述第一读取数据方式和所述第二读取数据方式的结合；其中，所述第一读取数据方式为根据条件遍历海量数据的方式，所述第二读取数据方式为直接读取特定记录的方式。S330，根据第一读取数据方式，确定待建立表格的表格类型。可选地，当业务逻辑需求为第一读取数据方式，即根据指定条件进行遍历过滤的方式进行读取数据时，可确定该待建立表格的表格类型。其中，在本发明的实施例中，该表格类型可为全局序表类。也就是说，在建立针对高精度地图数据的数据表格时，可指定该表格为全局序表，即该表格中的数据所对应的行键全局有序。S340，根据表格类型和预先设定的规则，生成待建立表格中的行键。其中，在本发明的实施例中，可预先设定数据表格中的行键的组织规则，即可按照事先约定该数据表格中的行键组织，这样，可以使得行键的组织满足一定规则。在本步骤中，可根据该表格类型和预先设定的规则，生成该待建立表格中的行键。例如，以表格类型为全局序表类为例，可生成该建立表格中的行键，使得该行键组织满足一定规则，且该行键具有全局字典序特性。S350，将高精度地图数据作为行键的数值，以建立对应的数据表格。S360，按照对应的数据表格中的行键，对所述对应的数据表格中的数据进行分片，以得到对应的数据分片，并将对应的数据分片分布式存储至对应节点。可选地，按照对应的数据表格中的行键对数据表格中的数据进行分区间划分，得到多个数据分片，并将这些数据分片分布式存储至对应的节点上。例如，如图4所示，假设建立的数据表格中有行键k0、k1、k2、…、k9，其中，按照字典序有：k0<k1<k2<k3<k4<k5<k6<k7<k8<k9，分布式存储系统有节点1、节点2、节点3、节点4和节点5，可按照该数据表格中的行键将该数据表格中的数据分成5个数据分片，即分片0(其中，包含行键为k0、k1所对应的数据)、分片1(其中包含行键为k2、k3所对应的数据)、分片2(其中包含行键为k4、k5所对应的数据)、分片3(其中包含行键为k6、k7所对应的数据)和分片4(其中包含行键为k8、k9所对应的数据)，并将这些数据分片分布式存储至对应的节点，比如，分片0存储至节点1、分片1存储至节点2、分片2存储至节点3、分片3存储至节点4、分片4存储至节点5上。这样，在进行数据遍历时，可根据指定的条件可以拼接出期望数据的前缀，根据前缀即可指定期望数据所处于的行键(英文称为rowkey)区间，这样可以将遍历操作限定在特定的分片中，从而保证了数据遍历速度。本发明实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法，当所述业务逻辑需求为第一读取数据方式，即根据指定条件进行遍历过滤的方式进行读取数据时，可利用表格的全局字典序特性来建立针对高精度地图数据的数据表格，这样，在进行读取数据且数据遍历时，根据指定的条件可以拼接出期望数据的前缀，根据该前缀即可指定期望数据所处于的行键区间，这样可以将遍历操作限定在特定的分片中，从而保证了数据遍历速度。图5是根据本发明另一个具体实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法的流程图。在本发明的实施例中，当所述业务逻辑需求为第二读取数据方式，即直接(批量)读取特定记录时，可建立哈希序表类型的数据表格，这样，在分布式存储时，可将该数据表格中的数据随机均匀的分布在所有存储机器上。具体地，如图5所示，该基于分布式表格存储高精度地图数据的方法可以包括：S510，获取待存储的高精度地图数据。S520，确定高精度地图数据所对应的业务逻辑需求。作为一种示例，该业务逻辑需求可包括三种读取方式，如第一读取方式、第二读取方式和第三读取方式，其中，第三读取数据方式为所述第一读取数据方式和所述第二读取数据方式的结合；其中，所述第一读取数据方式为根据条件遍历海量数据的方式，所述第二读取数据方式为直接读取特定记录的方式。S530，根据第二读取数据方式，确定待建立表格的表格类型。可选地，当业务逻辑需求为第二读取数据方式，即直接(批量)读取特定记录时，可确定该待建立表格的表格类型。其中，在本发明的实施例中，该表格类型可为哈希序表类。也就是说，在建立针对高精度地图数据的数据表格时，可指定该表格为哈希序表。S540，根据表格类型和预先设定的规则，生成待建立表格中的行键。其中，在本发明的实施例中，可预先设定数据表格中的行键的组织规则，即可按照事先约定该数据表格中的行键组织，这样，可以使得行键的组织满足一定规则。在本步骤中，可根据该表格类型和预先设定的规则，生成该待建立表格中的行键。例如，以表格类型为哈希序表类为例，可生成该建立表格中的行键，使得该行键组织满足一定规则。S550，将高精度地图数据作为行键的数值，以建立对应的数据表格。S560，计算对应的数据表格中的行键所对应的哈希值。可选地，采用哈希算法计算数据表格中各行键所对应的哈希值。S570，基于行键所对应的哈希值，将行键所对应的数据分布式存储至对应节点。可选地，利用哈希值取模的方式将数据表格中各行键所对应的数据分布式存储至对应节点。例如，如图6所示，假设建立的数据表格中有行键k0、k1、k2、…、k9，分布式存储系统有节点1、节点2、节点3、节点4和节点5，由此可知所述取模所使用的数值为5，可先计算该数据表格中各行键所对应的哈希值，并将计算得到的各哈希值进行取模运算，根据取模运算结果将各自对应的数据存储至对应节点上，比如，该数据表格中的行键k0和k5所对应的数据所组成的分片0被存储至节点1上，行键k1和k6所对应的数据所组成的分片1被存储至节点2上，行键k2和k7所对应的数据所组成的分片2被存储至节点3上，行键k3和k8所对应的数据所组成的分片3被存储至节点4上，行键k4和k9所对应的数据所组成的分片4被存储至节点5上。由此，将高精度地图数据随机均匀的分布在所有存储机器上，批量直接读取的压力也就平均到整个集群，单机性能不再是瓶颈。本发明实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法，当所述业务逻辑需求为第二读取数据方式，即直接(批量)读取特定记录时，可建立哈希序表类型的数据表格，这样，在分布式存储时，可将该数据表格中的数据随机均匀的分布在所有存储机器上，批量直接读取的压力也就平均到整个集群，单机性能不再是瓶颈，提高了存储可靠性，并对数据管理更加精细化。图7是根据本发明又一个具体实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法的流程图。在本发明的实施例中，当所述业务逻辑需求为第三读取数据方式时，即业务逻辑上读取数据时有第一读取数据方式和第二读取数据方式的需求时，可将高精度地图按照区域图幅进行划分建立图幅索引，建表时将图幅索引和图幅内具体数据进行分维度隔离，不同维度在物理存储上也做隔离，减小不同维度数据读取时磁盘IO压力。具体地，如图7所示，该基于分布式表格存储高精度地图数据的方法可以包括：S710，获取待存储的高精度地图数据。S720，确定高精度地图数据所对应的业务逻辑需求。作为一种示例，该业务逻辑需求可包括三种读取方式，如第一读取方式、第二读取方式和第三读取方式，其中，第三读取数据方式为所述第一读取数据方式和所述第二读取数据方式的结合；其中，所述第一读取数据方式为根据条件遍历海量数据的方式，所述第二读取数据方式为直接读取特定记录的方式。S730，根据第三读取数据方式，将高精度地图数据按照区域图幅进行划分建立图幅索引。可选地，当业务逻辑需求为第三读取数据方式，即业务逻辑上读取数据时有第一读取数据方式和第二读取数据方式的需求时，可将高精度地图数据按照区域图幅进行划分建立图幅索引。S740，从高精度地图数据中确定出图幅索引所对应的具体数据。S750，根据图幅索引建立索引表；其中，索引表被指定为全局序表。S760，根据图幅索引所对应的具体数据，建立数据表；其中，数据表被指定为哈希序表。也就是说，建立针对该高精度地图数据的数据表格时，可将图幅索引和图幅内具体数据进行分维度隔离，不同维度在物理存储上也做隔离，以减小不同维度数据读取时磁盘IO压力。其中，索引维度使用全局序表，数据维度使用哈希序表，而且索引大小一般远小于数据大小。需要说明的是，索引表中包含有数据表中的行键，比如该行键可作为该索引表中的外键，与该索引表中的主键(如索引建)对应。S770，按照索引表中的主键对索引表中的数据进行分片，以得到索引表所对应的数据分片，并将索引表所对应的数据分片分布式存储至对应节点。S780，计算数据表中的行键所对应的哈希值。可选地，采用哈希算法计算数据表中各行键所对应的哈希值。S790，基于数据表中行键所对应的哈希值，将数据表中行键所对应的数据分布式存储至对应节点。可选地，利用哈希值取模的方式将该数据表中各行键所对应的数据分布式存储至对应节点。这样，在进行数据获取时，可先通过指定条在索引表中进行遍历，找到满足条件的图幅的索引，从索引数据中解析出具体的元素数据的行键(rowkey)，再从数据表中直接批量读取这些数据。本发明实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法，当所述业务逻辑需求为第三读取数据方式时，即业务逻辑上读取数据时有第一读取数据方式和第二读取数据方式的需求时，可将高精度地图按照区域图幅进行划分建立图幅索引，建表时将图幅索引和图幅内具体数据进行分维度隔离，不同维度在物理存储上也做隔离，减小不同维度数据读取时磁盘IO压力；其中，索引维度使用全局序表，数据维度使用哈希序表，而且索引大小一般远小于数据大小，这样在进行数据获取时，先通过指定条在索引表中进行遍历，找到满足条件的图幅的索引，从索引数据中解析出具体的元素数据的rowkey，再从数据表中直接批量读取这些数据，即根据业务逻辑对数据进行划分，数据访问只关注相关区域图幅的数据，效率更高，且能平滑扩容、调整集群大小。与上述几种实施例提供的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法相对应，本发明的一种实施例还提供一种基于分布式表格存储高精度地图数据的装置，由于本发明实施例提供的基于分布式表格存储高精度地图数据的装置与上述几种实施例提供的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法相对应，因此在前述基于分布式表格存储高精度地图数据的方法的实施方式也适用于本实施例提供的基于分布式表格存储高精度地图数据的装置，在本实施例中不再详细描述。图8是根据本发明一个实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的装置的结构示意图。如图8所示，该基于分布式表格存储高精度地图数据的装置800可以包括：获取模块810、需求确定模块820、表格建立模块830和存储模块840。具体地，获取模块810用于获取待存储的高精度地图数据。需求确定模块820用于确定高精度地图数据所对应的业务逻辑需求。表格建立模块830用于根据业务逻辑需求和高精度地图数据，建立对应的数据表格。作为一种示例，表格建立模块830具体用于：当所述业务逻辑需求为第一读取数据方式或第二读取数据方式时，根据所述业务逻辑需求，确定待建立表格的表格类型；根据所述表格类型和预先设定的规则，生成所述待建立表格中的行键；将所述高精度地图数据作为所述行键的数值，以建立所述对应的数据表格。作为另一种示例，表格建立模块830还用于：当所述业务逻辑需求为第三读取数据方式时，将所述高精度地图数据按照区域图幅进行划分建立图幅索引；从所述高精度地图数据中确定出所述图幅索引所对应的具体数据；根据所述图幅索引建立索引表；其中，所述索引表被指定为全局序表；根据所述图幅索引所对应的具体数据，建立数据表；其中，所述数据表被指定为哈希序表。其中，在本发明的实施例中，第三读取数据方式为第一读取数据方式和第二读取数据方式的结合；其中，第一读取数据方式为根据条件遍历海量数据的方式，第二读取数据方式为直接读取特定记录的方式。存储模块840用于按照业务逻辑需求，将对应的数据表格中的数据进行分布式存储。其中，在本发明的实施例中，当所述业务逻辑需求为所述第一读取数据方式时，所述表格类型为全局序表类；当所述业务逻辑需求为所述第二读取数据方式时，所述表格类型为哈希序表类。作为一种示例，存储模块840具体用于：当所述业务逻辑需求为所述第一读取数据方式时，按照所述对应的数据表格中的行键，对所述对应的数据表格中的数据进行分片，以得到对应的数据分片，并将所述对应的数据分片分布式存储至对应节点；当所述业务逻辑需求为所述第二读取数据方式时，计算所述对应的数据表格中的行键所对应的哈希值；基于所述行键所对应的哈希值，将所述行键所对应的数据分布式存储至对应节点。作为另一种示例，存储模块840还用于：当所述业务逻辑需求为所述第三读取数据方式时，按照所述索引表中的主键对所述索引表中的数据进行分片，以得到所述索引表所对应的数据分片，并将所述索引表所对应的数据分片分布式存储至对应节点；计算所述数据表中的行键所对应的哈希值；基于所述数据表中行键所对应的哈希值，将所述数据表中行键所对应的数据分布式存储至对应节点。本发明实施例的基于分布式表格存储高精度地图数据的装置，可通过获取模块获取待存储的高精度地图数据，需求确定模块确定高精度地图数据所对应的业务逻辑需求，表格建立模块根据该业务逻辑需求和高精度地图数据，建立对应的数据表格，存储模块按照业务逻辑需求，将对应的数据表格中的数据进行分布式存储。即通过采用分布式表格系统对高精度地图数据进行存储，提高了可靠性，并对数据管理更加精细化；另外，能够做到根据业务逻辑来实现对高精度地图数据的对应存储，以便数据访问时可快速索引下载到某个区域图幅的数据，提高数据读取效率，且平滑扩容、调整集群大小，并且，上层服务业务逻辑简单，可以使得整体架构分层解耦。为了实现上述实施例，本发明还提出了一种计算机设备。图9是根据本发明一个实施例的计算机设备的结构示意图。如图9所示，该计算机设备900可以包括：存储器910、处理器920及存储在存储器910上并可在处理器920上运行的计算机程序930，处理器920执行程序930时，实现本发明上述任一个实施例所述的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法。为了实现上述实施例，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明上述任一个实施例所述的基于分布式表格存储高精度地图数据的方法。在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属
技术领域：
：的技术人员所理解。在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。本
技术领域：
：的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。当前第1页1 2 3 当前第1页1 2 3