KD 나무와 R-트리를 기반으로 다차원 클라우드 데이터 인덱스

출처: 인터넷
작성자: 사용자
키워드: 클라우드 컴퓨팅 클라우드 스토리지 클라우드 스토리지 다차원 인덱싱 범위 찾기

KD 나무와 R-트리를 기반으로 다차원 클라우드 데이터 인덱스

그는 우 Yue Yangfan 윤 Chunrezhouvi

클라우드 스토리지 시스템에 대 한 대부분의 데이터 키 값 모델에 키 값에 따라 저장 됩니다 하 고 다차원 쿼리 완전히, 전체 데이터 집합을 검색 하는 데 필요한 쿼리 효율은 낮은, KD 트리 R 트리 기반 (Kd-r 인덱스 라고) 다차원 색인 구조 제안. KD-R 인덱스 이중 색인 모델을 채택, 글로벌 서버에 KD 트리 기반 다차원 글로벌 인덱스를 설정 하 고 로컬 데이터 노드에 R-트리 다차원 로컬 색인을 생성. 성능 손실 모델을 바탕으로, 더 낮은 색인 비용 R-트리 노드 다차원 쿼리 성능을 최적화 하는 글로벌 KD 트리에 게시 됩니다. 세계와 비교 실험 결과 표시 분산 R-트리 인덱스, KD-R 인덱스 효과적으로, 다차원 쿼리의 성능을 향상 시킬 수 있으며 KD-R 인덱스 서버 노드 실패의 경우 높은 가용성.


KD 나무와 R-트리를 기반으로 다차원 클라우드 데이터 인덱스

관련 문서

연락처

이 페이지의 내용은 인터넷에서 가져온 것이므로 Alibaba Cloud의 공식 의견이 아닙니다.이 페이지에서 언급 된 제품 및 서비스는 Alibaba Cloud와는 관련이 없으므로이 페이지의 내용이 골칫거리 인 경우 저희에게 알려주십시오. 우리는 5 일 근무일 이내에 이메일을 처리 할 것입니다.

커뮤니티에서 표절 사례를 발견한 경우 info-contact@alibabacloud.com 으로 관련 증거를 첨부하여 이메일을 보내주시기 바랍니다. 당사 직원이 영업일 기준 5일 내에 연락 드리도록 하겠습니다.

A Free Trial That Lets You Build Big!

Start building with 50+ products and up to 12 months usage for Elastic Compute Service

  • Sales Support

    1 on 1 presale consultation

  • After-Sales Support

    24/7 Technical Support 6 Free Tickets per Quarter Faster Response

  • Alibaba Cloud offers highly flexible support services tailored to meet your exact needs.