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基于KD树和R树的多维云数据索引

发布时间:2018-03-22 07:03

  本文选题:云计算 切入点:云存储 出处:《计算机应用》2014年11期  论文类型:期刊论文


【摘要】:针对云存储系统大多基于键值对key,value模型存储数据,多维查询需要对整个数据集进行完全扫描,查询效率较低的问题,提出了一种基于KD树和R树的多维索引结构(简称KD-R索引)。KD-R索引采用双层索引模式,在全局服务器建立基于KD树的多维全局索引,在局部数据节点构建R树多维本地索引。基于性能损耗模型,选取索引代价较小的R树节点发布到全局KD树,从而优化多维查询性能。实验结果表明:与全局分布式R树索引相比,KD-R索引能够有效提高多维范围查询性能,并且在出现服务器节点失效的情况下,KD-R索引同样具有高可用性。
[Abstract]:Because cloud storage systems mostly store data based on keyway value model, multidimensional query needs to scan the whole data set completely, so the query efficiency is low. A multi-dimensional index structure based on KD tree and R-tree (abbreviated as KD-R index. KD-R index) is proposed. The multi-dimensional global index based on KD tree is built on the global server. Based on the performance loss model, R-tree nodes with low index cost are selected to publish to the global KD tree. The experimental results show that compared with the global distributed R-tree index, the KD-R index can effectively improve the multi-dimensional query performance, and the KD-R index is also highly available in the event of server node failure.
【作者单位】: 电子科技大学计算机科学与工程学院;云南大学软件学院;云南农业大学建筑工程学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61363021) 云南省教育厅科学研究基金资助项目(2014Y013)
【分类号】:TP333

【共引文献】

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本文编号:1647552

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