Vetenskapliga tillämpningar genererar en ständigt ökande volym av flerdimensionella data som till stor del behandlas i distribuerade matrisdatabaser och ramverk. Likhet gå är en grundläggande operation över vetenskapliga arbetsbelastningar som kräver komplex bearbetning över ett obegränsat antal par av flerdimensionella punkter. I detta papper introducerar vi en ny distribuerad likhet gå operatör för flerdimensionella matriser. Till skillnad från omedelbara förlängningar av array gå och relationell likhet gå med, den föreslagna operatören minimerar den totala dataöverföring och överbelastning av nätet samtidigt som lastbalansering, utan att helt omfördelning och replikera inmatningsmatriser. Vi definierar formellt array likhet gå med och presentera design, optimeringsstrategier, och utvärdering av den första array likhet gå med operatör.
Zhao m.fl. I REF föreslogs en distribuerad liknande operatör för flerdimensionella matriser avsedda för behandling av en ökande mängd flerdimensionella data som till stor del behandlas inuti distribuerade matrisdatabaser.
Similarity Join over Array Data
{'venue': "SIGMOD '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}