1.一种海明空间近似查询方法，其特征在于，包括步骤：
将原始数据库中的所有记录和查询数据，映射成海明空间中的哈希二进制向量，得到哈希数据库；
对哈希数据库中的二进制数据进行列重排序；
针对列重排序后新生成的数据建立索引结构，索引结构包含柱状图和倒排哈希索引；
解析查询，为各个数据分割分配相应的查询阈值。
2.根据权利要求1所述的海明空间近似查询方法，其特征在于，所述哈希数据库的获得方法为：针对每个记录和查询数据，检测当前数据的类型和结构；按照当前数据的类型和结构，从哈希函数集合中选择相应的哈希映射函数；通过所选择的哈希映射函数，将输入数据映射成哈希二进制向量。
3.根据权利要求1所述的海明空间近似查询方法，其特征在于，所述对哈希数据库中的二进制数据进行列重排序的方法为：设计基于列重排序的代价模型；对二进制数据进行初始化列分割；在初始化列分割后，进行近似分割。
4.根据权利要求3所述的海明空间近似查询方法，其特征在于，所述对二进制数据进行初始化列分割的方法为：初始化一个空的数据分割，选择一个数据列，如果该数据列对于当前数据分割能产生最小的信息熵，就被放入到当前数据分割中；选择下一数据列，重复进行相同处理，直到当前数据分割的大小达到上限，即产生第一个数据分割；之后，重复分割过程，直到所有的数据列被分配到相应的数据分割中。
5.根据权利要求3所述的海明空间近似查询方法，其特征在于，所述进行近似分割的方法为：迭代地把当前近似查询效果差距最大的两个数据列进行交换。
6.根据权利要求1所述的海明空间近似查询方法，其特征在于，所述为各个数据分割分配相应的查询阈值的方法为：
设计基于阈值分配的代价模型；
根据基于阈值分配的代价模型，采用动态规划算法进行查询阈值分配。
7.根据权利要求1所述的海明空间近似查询方法，其特征在于，所述海明空间近似查询方法还包括：根据索引结构抽取候选集，并逐一验证得到最终结果。
8.根据权利要求7所述的海明空间近似查询方法，其特征在于，所述根据索引结构抽取候选集，并逐一验证得到最终结果的方法为：
对于查询的每一个列分割及其对应的被分配的查询阈值，枚举所有可能的哈希数值；对于每个哈希数值，分别去预先建立的倒排索引中查找对应的键值，并抽取出对应的倒排表；当所有的倒排表抽取出来之后，去重并用海明距离公式逐一计算它们与查询的海明距离；如果计算的数值小于或等于给定的阈值，就返回作为其中一个结果。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的海明空间近似查询方法。