Abstrakt. Under de senaste åren har intresset för rumsliga databaser ökat. En viktig fråga är hur man effektivt kan manipulera massiva mängder rumsliga data som lagras på disk i flerdimensionella rumsliga index (datastrukturer). Uppbyggnad av rumsliga index (bulkbelastning) har studerats intensivt i databasgemenskapen. Den kontinuerliga ankomsten av massiva mängder nya data gör det viktigt att uppdatera befintliga index (bulkuppdatering) effektivt. I detta papper presenterar vi en enkel, men ändå effektiv, teknik för att utföra bulk uppdatering och frågeoperationer på flerdimensionella index. Vi presenterar vår teknik i termer av det så kallade R-trädet och dess varianter, eftersom de har framgått som praktiskt effektiva indexeringsmetoder för rumsliga data. Vår metod använder idéer från buffertträdets lata buffringsteknik och utnyttjar fullt ut det tillgängliga interna minnet och operativsystemets sidstorlek. Vi ger en teoretisk analys av vår teknik som visar att den är effektiv både när det gäller I/O-kommunikation, disklagring och intern beräkningstid. Vi presenterar också resultaten av en omfattande uppsättning experiment som visar att vårt arbetssätt i praktiken fungerar bättre än de tidigare mest kända metoderna för bulkuppdatering med avseende på uppdateringstid, och att det ger ett bättre kvalitetsindex när det gäller frågeprestanda. Ett viktigt nytt inslag i vår teknik är att det i de flesta fall gör det möjligt för oss att utföra en sats av uppdateringar och frågor samtidigt. Att kunna göra det är viktigt i miljöer där frågor måste besvaras även när indexet uppdateras och omorganiseras.
-Bufferbaserade bulk-insättningstekniker använder buffertträdet REF som buffertteknik för bulkinsättningsprocessen.
Efficient Bulk Operations on Dynamic R-Trees
{'venue': 'ALGORITHMICA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}