發(fā)布時(shí)間：2018-03-22 07:03

  本文選題：云計(jì)算　切入點(diǎn)：云存儲(chǔ)　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2014年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)大多基于鍵值對(duì)key,value模型存儲(chǔ)數(shù)據(jù),多維查詢需要對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行完全掃描,查詢效率較低的問(wèn)題,提出了一種基于KD樹(shù)和R樹(shù)的多維索引結(jié)構(gòu)(簡(jiǎn)稱KD-R索引)。KD-R索引采用雙層索引模式,在全局服務(wù)器建立基于KD樹(shù)的多維全局索引,在局部數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)構(gòu)建R樹(shù)多維本地索引。基于性能損耗模型,選取索引代價(jià)較小的R樹(shù)節(jié)點(diǎn)發(fā)布到全局KD樹(shù),從而優(yōu)化多維查詢性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與全局分布式R樹(shù)索引相比,KD-R索引能夠有效提高多維范圍查詢性能,并且在出現(xiàn)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)失效的情況下,KD-R索引同樣具有高可用性。
[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.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;云南大學(xué)軟件學(xué)院;云南農(nóng)業(yè)大學(xué)建筑工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61363021) 云南省教育廳科學(xué)研究基金資助項(xiàng)目(2014Y013)
【分類號(hào)】：TP333

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1647552