欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:26902351
大小:3.05 MB
页数:55页
时间:2018-11-29
《基于关键字匹配的海量空间数据聚合查询索引研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、分类号学号M201172490学校代码10487密级硕士学位论文基于关键字匹配的海量空间数据聚合查询索引研究学位申请人:王星学科专业:计算机软件与理论指导教师:李专答辩日期:2014年1月22日万方数据AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringResearchofIndexonMassiveSpatialDataAggregateQueryBasedonKeywordMatchingCandidate:WangXingMajor:Com
2、puterSoftwareandTheorySupervisor:LiZhuanHuazhongUniversityofScienceandTechnologyWuhan430074,P.R.ChinaJanuary,2014万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书
3、本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□,在_____年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:指导教师签名:日期:年月日日期:年月日万方数据摘要空间数据对象除了空间属性(比如位置)之外,还有一些非空间属性(比如对空间数据对象的描述信息)。但是,目前关于海量空间数据聚合查询的国内外研究
4、还是主要局限在纯空间属性层面,因此重点研究一种空间属性和非空间属性结合的混合聚合查询:基于关键字匹配的海量空间数据聚合查询。为了提升基于关键字匹配的海量空间数据聚合查询的效率,结合海量空间数据聚合查询和海量空间数据关键字查询的国内外研究概况,设计了一种新的索引:倒排聚合空间索引(InvertedAggregatedR-tree,下面简称为IAR-tree)。IAR-tree是基于R-tree的,但是不同的是:叶子结点中有空间数据对象的描述信息和关键字之间的倒排索引;中间结点中有关键字对应的聚合信息。因此,只需要查询IAR-tree,就可以完成基于关键字匹配的海量空
5、间数据聚合查询。首先对IAR-tree从索引设计目标、定义、结构介绍等三个方面进行了详细介绍,并且使用MapReduce框架给出了索引的并行构建算法,描述了使用IAR-tree做聚合查询的操作和索引的更新(插入和删除)操作。然后给出了索引IAR-tree基于HBase平台的实现,主要包括空间数据对象和IAR-tree的存储、几个主要数据结构的说明和查询、插入、删除这几个主要操作的详细实现算法。通过对算法做性能分析,证明了IAR-tree不仅查询效率比较高,更新代价也比较低。最后,通过对海量空间数据做IAR-tree并行构建测试,表明提出的IAR-tree并行构建算
6、法提升了索引的构建速度;通过对IAR-tree做与R-tree的对比测试,表明IAR-tree在海量空间数据的聚合查询上有比较明显的性能提升,而且索引的更新效率跟R-tree差不多。关键词:海量空间数据,关键字匹配,聚合查询,倒排聚合空间索引I万方数据AbstractExceptthespatialattributesofspatialdataobject,suchaslocation,thereisalsosomenon-spatialattributes(suchasdescriptionofspatialdataobject).So,itneedsboths
7、patialattributesandnon-spatialattributesinthespatialdataquery.Now,theresearchonmassivespatialdataaggregationqueryismainlyconfinedtopurelyspatialattributelevel.Therefore,thispaperfocusesonaspatialandnon-spatialattributesCombinedaggregatequerytechnology:keyword-basedmatchingmassivespati
8、aldat
此文档下载收益归作者所有