对于时空数据集的可视化，往往会query多种类型的数据维度。比如下图所示，为了查询“温哥华去年夏天使用安卓手机的数量”，需要从空间维度挑选出“温哥华”地区，再从时间维度挑选出“去年夏天”的时间段，最后取出“安卓”的数据。这个过程对于大型的时空数据集来说是一个不小的挑战，因为每一次查询都会是一个非常耗时的过程。

图1. 时空数据集可视化示例

为了加速这个过程，我们可以对数据集在初始化的时候进行预先的计算。这也就衍生出了两个概念，第一个是如下图中间所示的数据立方体（Data Cubes），它包含了一个数据集所有的累计运算情况，其中如图示中左右两侧的每一个立方体（Cuboid）都包含了一种累计运算情况的所有计算结果。有了这样的一个Data Cubes，当用户进行查询的时候，就可以快速地获取数据并进行可视化了。

图2 Data Cube和Cuboid

Data Cubes存在的问题是冗余非常严重，在整个立方体中其实有很大一部分是用不到的，但我门却进行了计算和存储。这些冗余源自于两个方面：

第一，通常可视化系统的任务是固定的，不可能囊括所有的Data Cubes。

第二，用户往往有固定的查询偏好，在一定的偏好下通常只有部分的Cuboids会被使用到。

SmartCube希望基于这样的情况对目前的Data Cubes进行优化，能够形成一个有效的自适应结构，在确保查询延迟小的情况下，也能保证存储空间也尽可能小。下图是SmartCube的核心工作流，在对数据结构进行初始化后，SmartCube会持续记录用户的Query信息，并基于用户最近查询的Query列表进行数据结构的优化，从而添加需要的Cuboid并删除无用Cuboid。

图3 SmartCube工作流

SmartCube的层次结构核心分为四个大层：最底层是空间数据层，使用四叉树（quad-tree）的方法对地理空间进行划分；第二层是类别数据层，直接根据数据中的分类进行划分；第三层是时间数据层，通过自然时间进行划分（如年、月、日）；最后一层是累计运算层，是存储计算完毕的数据。下面这张图介绍了SmartCube是如何增加一个Cuboid和删除一个Cuboid的，在增加的过程中可以复用已有的运算结果。

图4 SmartCube的结构更新方法

在具体的更新运算过程中，SmartCube会根据用户最新的Query和现存最近的Query来判断，是否添加一个新的Cuboid可以使得整体查询延迟降低数据可视化应用架构

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