Sammanfattning av denna webbsida: Teknik för att samla in spatio-temporala data är mer och mer utvecklad och lätt att använda eller distribuera, vilket innebär att tiotals miljarder, även biljoner av sensed data samlas in, vilket innebär en utmaning för spatio-temporala beslutsstödsystem (stDSS). Traditionell databas stöder knappast sådan enorm volym, och tenderar att föra prestanda flaskhals till analysplattformen. Därför argumenterar vi i detta dokument för att använda NoSQL databas, HBase, för att ersätta traditionella back-end lagringssystem. I ett sådant sammanhang bör de välstuderade spatiotemporella frågeteknikerna i traditionell databas flyttas till HBAse-systemet parallellt. Men detta problem är inte löst väl i HBase, eftersom många tidigare verk tar itu med problemet endast genom att utforma schema, dvs. utforma radnyckel och kolumn nyckelformation för HBase, som vi inte tror är en effektiv lösning. I detta dokument tar vi itu med detta problem från HBas naturnivå, och föreslår en indexstruktur som en inbyggd komponent för HBase. STEIIX (Spatio-TEmporal Hbase IndeX) är anpassad till två-nivå arkitektur av HBase och lämplig för HBAse för att behandla spatio-temporala frågor. Den består av index i metatabellen (den första nivån) och regionindex (den andra nivån) för indexering av HBas regioners inre struktur. Baserat på denna struktur, tre frågor, räckvidd fråga, kNN fråga och GNN fråga lösas genom att föreslå algoritmer, respektive. För att uppnå lastbalansering och skalbar kNN-fråga presenteras också två optimeringar. Vi implementerar STEIX och utför experiment på verkliga dataset, och resultaten visar att vår design överträffar ett tidigare arbete i många avseenden.
I REF, Chen et al. föreslog ett schema för spatio-temporalt index, kallat STEIIX (Spatio-TEmporal HBAse IndeX) baserat på HBAse.
Efficient Historical Query in HBase for Spatio-Temporal Decision Support
{'venue': 'Int. J. Comput. Commun. Control', 'journal': 'Int. J. Comput. Commun. Control', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}