Sakernas Internet (IOT) har tillämpats i stor utsträckning inom många områden, medan IOT-data alltid är stora volymer, uppdateras ofta och inneboende flerdimensionella, dessa egenskaper medför stora utmaningar för de traditionella DBMS. De traditionella DBMS har rik funktionalitet och kan hantera multi-attributes tillgång effektivt, de kan inte skala tillräckligt bra för att hantera stora volymdata och kan inte stödja hög insats genomströmning. De molnbaserade databassystemen har god skalbarhet, men de stöder inte multidimensionell åtkomst inåt.För att kunna hantera den stora volymen av IOT-data föreslår vi en uppdatering och förfrågan effektiv indexram (UQE-Index) baserad på nyckelvärde butik som kan stödja hög insats genomströmning och ge effektiv flerdimensionell fråga samtidigt.Vi implementerade en prototyp baserad på HBase och gjorde omfattande experiment för att testa vår lösnings skalbarhet och effektivitet.
Till skillnad från EMINC och RT-CAN genomför UQE-Index ramverket REF en tre-nivå indexstruktur atop HBase nyckelvärde butik [8].
An efficient index for massive IOT data in cloud environment
{'venue': "CIKM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}