随着城市化进程加快,城市人口迅速增加,带来了日益严重的交通安全问题。“智能交通”可以通过城市监控所采集的大量数据,对交通情况、城市安全进行分析,协助城市管理者管理城市的交通与安全。HBase数据库可以大规模存储车辆信息,但是无法快速实时进行检索。本研究主要面向对HBase中存储的过车记录进行快速实时检索,提出通过降低网络开销、硬盘读取开销的优化方法。首先,在HBase中建立二级索引降低检索中扫描的数据量,计算二级索引来获得符合检索条件的记录。实验结果表明,返回第一条过车记录的检索响应时间相比无二级索引时降低45倍。其次,二级索引从存储端传输至客户端的网络传输开销时间占总检索时间的20%。为了降低网络传输开销,基于近数据计算理论,通过HBase协处理器构建加速框架将二级索引的获取和计算移动到存储节点进行。在集成了该加速框架后,网络开销降低了 12倍,检索响应时间加速比为1.4。最后,在检索时发现存储节点从硬盘读取二级索引的时间占总时间开销的70%。为了降低硬盘读取时间开销,根据二级索引离散度的不同,组合多种无损压缩算法对二级索引进行压缩来降低硬盘读取时间,并在HBase协处理器中实现压缩后索引的计算。实验结果表明,硬盘读取时间降低73%,检索响应时间降低 80%。