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摘要：基于 TableStore 轻松实现亿量级轨迹管理与地理围栏
一、方案背景
轨迹管理系统日常生活中使用非常普遍，如外卖派送轨迹、快递物流流转、车辆定位轨迹等。该场景与地理位置管理类似，核心点与瓶颈都在数据库的存储性能与查询能力，同时需要时间字段正序排列，保证轨迹点顺序；一方面，存储服务需要应对海量数据的低延迟存、读，另一方面，存储服务也要提供高效的多维度数据检索与排序。表格存储（TableStore）对于轨迹管理场景，依然可以胜任，完全具备实现轨迹管理系统的能力。不妨来体验一下基于 TableStore 打造的【亿量级摩托车管理系统】样例；
需求场景
某城市市区出于安全考虑，限制摩托车进入一定的区域范围。某摩托车租赁公司，为了更好管理所辖摩托车的违章问题，对自己所辖摩托车安装定位系统，定时采集摩托车位置。摩托车租赁公司，可以通过轨迹管理平台，查询统计违章情况，也可作为依据，提醒违章的租赁用户，过多违章拉入黑名单；查询场景：【2018 年 11 月 01 日】编号【id00001】的摩托车行驶轨迹与违章情况查询；
样例如下：注：该样例提供了【亿量级】轨迹数据。官网控制台地址：项目样例
样例内嵌在表格存储控制台中，用户可登录控制台体验系统（若为表格存储的新用户，需要点击开通服务后体验，开通免费，订单数据存储在公共实例中，体验不消耗用户存储、流量、Cu）。
表格存储（TableStore）方案
采用表格存储（TableStore）轻松搭建一套：亿量级摩托车管理系统。多元索引功能提供 GEO 检索、多维查询的能力，通过对时间的排序获取追踪设备的轨迹。同时，用户可随时创建索引然后完成自动同步，不用担心存量数据问题。TableStore 作为阿里云提供的一款全托管、零运维的分布式 NoSql 型数据存储服务，具有【海量数据存储】、【热点数据自动分片】、【海量数据多维检索】等功能，有效的地解决了 GEO 数据量大膨胀这一挑战；SearchIndex 功能在保证用户数据高可用的基础上，提供了数据多维度搜索、排序等能力。针对多种场景创建多种索引，实现多种模式的检索。用户可以仅在需要的时候创建、开通索引。由 TableStore 来保证数据同步的一致性，这极大的降低了用户的方案设计、服务运维、代码开发等工作量。
二、搭建准备
若您对于基于 TableStore 实现的【亿量级摩托车管理系统】体验不错，并希望开始自己系统的搭建之旅，只需按照如下步骤便可以着手搭建了：
1、开通表格存储
通过控制台开通表格存储服务，表格存储即开即用（后付费），采用按量付费方式，已为用户提供足够功能测试的免费额度。表格存储官网控制台、免费额度说明。
2、创建实例
通过控制台创建表格存储实例，选择支持多元索引的 Region。（当前阶段 SearchIndex 功能尚未商业化，暂时开放北京，上海，杭州和深圳四地，其余地区将逐渐开放）
创建实例后，提交工单申请多元索引功能邀测（商业化后默认打开，不使用不收费）。
邀测地址：提工单，选择【表格存储】>【产品功能、特性咨询】>【创建工单】，申请内容如下：
问题描述: 请填写【申请 SearchIndex 邀测】
机密信息: 请填写【地域 + 实例名】，例：上海 +myInstanceName
3、SDK 下载
使用具有多元索引（SearchIndex）的 SDK，官网地址，暂时 java、go、node.js 三种 SDK 增加了新功能
java-SDK
<dependency>
<groupId>com.aliyun.openservices</groupId>
<artifactId>tablestore</artifactId>
<version>4.7.4</version>
</dependency>
go-SDK
$ go get github.com/aliyun/aliyun-tablestore-go-sdk
4、表设计
店铺检索系统样例，仅简易使用一张店铺表，主要包含字段：店铺类型、店铺名称、店铺地理位置、店铺平均评分、人均消费消等。表设计如下：表名：geo_track
列名
数据类型
索引类型
字段说明
_id(主键列)
String
MD5(mId + timestamp)避免热点
mId
Stirng
摩托车编号
timestamp
long
LONG
时间点（毫秒时间戳）
pos
String
GEO_POINT
车辆位置：”30.132,120.082″(纬度, 精度)
…
…
…
…
三、开始搭建（核心代码）
1、创建数据表
用户仅需在完成邀测的实例下创建“摩托车轨迹表”：通过控制台创建、管理数据表（用户也可以通过 SDK 直接创建）：其他表如租赁用户表、摩托车信息表等，根据需求创建：这里仅展示轨迹表，表名：geo_track
2、创建数据表索引
TableStore 自动做全量、增量的索引数据同步：用户可以通过控制台创建索引、管理索引（也可以通过 SDK 创建索引）
3、数据导入
插入部分测试数据（控制台样例中插入了 1.08 亿条 (1 万辆摩托 70 天 24 小时 * 6 个 ”10 分钟点 ”) 数据，用户自己可以通过控制台插入少量测试数据）；
表名：geo_track
摩托车编号
轨迹点 md5(mId + timestamp)（主键）
时间
店铺位置
id00001
f50d55bec347253c24dc9144dff3e3b7
1541103600000
30.30094,120.01278
表名：moto_user
摩托车编号（主键）
摩托车颜色
摩托车品牌
摩托车租赁用户
id00001
银灰色
H 牌摩托车
杨六
4、数据读取
数据读取分为两类：
主键读取（摩托车信息查询）
基于原生表格存储的主键列获取：getRow, getRange, batchGetRow 等。主键读取用于索引（自动）反查，用户也可以提供主键（摩托车编号）单条查询的页面，查询速度极快。单主键查询方式不支持多维度检索；
索引读取（轨迹信息查询）
基于新 SearchIndex 功能 Query：search 接口。用户可以自由设计索引字段的多维度条件组合查询。通过设置选择不同的查询参数，构建不同的查询条件、不同排序方式；目前支持：精确查询、范围查询、前缀查询、匹配查询、通配符查询、短语匹配查询、分词字符串查询，并通过布尔与、或组合。如【2018 年 11 月 01 日，id00001 号摩托车，行驶轨迹及违章查询】Query 条件如下：
List<Query> mustQueries = new ArrayList<Query>();
List<String> polygonList = Arrays.asList(// 地理围栏，禁摩区域
“30.262348,120.092127”,
“30.311668,120.079761”,
“30.332413,120.129371”,
…
);
String mId = “id00001”;
Long timeStart = [2018-11-01 时间戳];
Long timeEnd = [2018-11-02 时间戳];
GeoPolygonQuery geoPolygonQuery = new GeoPolygonQuery();
geoPolygonQuery.setPoints(polygonList);
geoPolygonQuery.setFieldName(“pos”);
mustQueries.add(geoPolygonQuery);
TermQuery termQuery = new TermQuery();
termQuery.setFieldName(“mId”);
termQuery.setTerm(ColumnValue.fromString(request.getmId()));
mustQueries.add(termQuery);
RangeQuery rangeQuery = new RangeQuery();
rangeQuery.setFieldName(“timestamp”);
rangeQuery.setFrom(ColumnValue.fromDouble(timeStart, true);
rangeQuery.setTo(ColumnValue.fromDouble(timeEnd, false);
mustQueries.add(rangeQuery);
BoolQuery boolQuery = new BoolQuery();
boolQuery.setMustQueries(mustQueries);
这样，系统的核心代码已经完成，基于表格存储搭亿量级“摩托车管理系统”，是不是很简单？
本文作者：潭潭阅读原文
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