Kostnaden för spatial-join-bearbetning kan vara mycket hög på grund av de stora storlekarna på rumsliga objekt och den beräkningsintensiva rumsliga verksamheten. En filter-och-raffinaderi strategi används vanligtvis för att minska datorkostnaden för rumslig anslutning när antalet rumsliga objekt är stort. I detta dokument föreslår vi en metod som syftar till att minimera I/O-kostnaden vid förfining steg. En grafmodell introduceras för att formalisera I/O-kostnaden, och en matrisbaserad algoritm utvecklas för att samla ihop objekt (data) så att objekten i samma kluster är nära besläktade. Föremålen i samma kluster kommer att samlas i huvudminnet för förfiningsprocessen, och I/O-kostnaden för att hämta objekt i minnet kan därmed minskas. Experiment har genomförts och resultaten har visat att vår metod kan spara 20-35% av I/O-kostnaden jämfört med de fall där ingen klusterbildning eller lite klusterbildning görs.
REF visar hur man samlar föremål av olika typer för att minska komplexiteten i verksamheten.
Clustering non-uniform-sized spatial objects to reduce i/o cost for spatial-join processing
{'venue': 'Comput. J.', 'journal': 'Comput. J.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}