I många databasapplikationer finns det möjligheter för flera top-N-frågor att utvärderas samtidigt. Ofta är det mer kostnadseffektivt att utvärdera flera sådana frågor kollektivt än individuellt. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att utvärdera flera top-N-frågor samtidigt över en relationsdatabas. Den grundläggande idén med denna metod är region kluster som grupperar sökregionerna av enskilda top-N frågor i större regioner och hämtar tuples från de större regionerna. Denna metod undviker att ha samma region tillgång till flera gånger och minskar antalet slumpmässiga I/O tillgång till de underliggande databaserna. Omfattande experiment utförs för att mäta resultatet av denna nya strategi och resultaten visar att det är betydligt bättre än den naiva metoden att utvärdera dessa frågor en efter en för både lågdimensionella (2, 3 och 4) och högdimensionella (25, 50 och 104) data.
REF föreslog regionala klustermetoder för att samtidigt utvärdera flera top-N-frågor som lämnats in (nästan) på samma gång.
Region Clustering Based Evaluation of Multiple Top-N Selection Queries
{'venue': 'Data Knowl. Eng.', 'journal': 'Data Knowl. Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}