時空間データベースとは、空間情報と時間情報の両方を管理するデータベースのことです。一般的な例としては、以下のようなものがあります。
時空間データベースは、空間データベースと時間データベースの拡張です。時空間データベースは、空間、時間、および時空間データベースの概念を具現化し、データの空間的および時間的側面を捉え、以下の事項を扱います。
空間拡張を備えたリレーショナルデータベースは数多く存在するが、時空間データベースは実用的な理由からリレーショナルモデルに基づいていない。主な理由としては、データが多次元であり、複雑な構造や挙動を捉えていることが挙げられる。
2008年現在、時空間拡張機能を備えたRDBMS製品は存在しない。オープンソースのTerraLibなど、ミドルウェア方式でリレーショナルデータベースにデータを格納する製品はいくつか存在する。しかし、純粋な空間領域とは異なり、時空間データモデルとそのクエリに関する公式または事実上の標準は存在しない。一般的に、この分野の理論も十分に発展していない。[ 2 ]別のアプローチとしては、MLPQ(Management of Linear Programming Queries)などの制約データベースシステムがある。[ 3 ] [ 4 ]
GeoMesaは、 Bigtableスタイルのデータベース上に構築されたオープンソースの分散型時空間インデックスであり、Zオーダー曲線の実装を使用して空間と時間を組み合わせた多次元インデックスを作成します。
SpaceTimeは、 k -dツリーファミリーに似た独自の多次元インデックスを基盤とした商用時空間データベースですが、ボトムアップアプローチを使用して作成され、データの特定の時空間分布に適応しています。[ 5 ]エリクソンが実施した調査では、SpaceTimeはGeoMesaを大幅に上回りました。[ 6 ]