På senare tid har skylinefrågor rönt stor uppmärksamhet i databasens forskningsgemenskap. Space partitionering tekniker, såsom rekursiv uppdelning av datarymden, har använts för skyline frågebehandling i centraliserade, parallella och distribuerade inställningar. Tyvärr är sådan rutnätsbaserad partitionering inte lämplig i fallet med en parallell skyline fråga, där alla partitioner undersöks samtidigt, eftersom många datapartitioner inte bidrar till den totala skyline uppsättningen, vilket resulterar i en hel del redundant behandling. I detta dokument föreslår vi ett nytt vinkelbaserat utrymmespartitioneringssystem med hjälp av de hypersfäriska koordinaterna för datapunkterna. Vi visar både formellt och genom en omfattande uppsättning experiment att detta nya system är mycket lämpligt för skyline frågebehandling i en parallell shareinging arkitektur. Intuitionen i vår partitioneringsteknik är att skylinepunkterna är lika spridda till alla partitioner. Vi visar också att partitionering av data enligt de hypersfäriska koordinaterna lyckas öka den genomsnittliga beskärningskraften hos punkter inom en partition. Vårt nya partitioneringssystem lindrar de flesta av problemen med traditionella nätpartitioneringsmetoder, vilket gör att vi kan minska svarstiden och dela beräkningsbördan på ett rättvisare sätt. Som visats av vår experimentella studie, överträffar vår teknik rutnät partitionering i alla fall, vilket blir en effektiv och skalbar lösning för skyline frågebehandling i parallella miljöer.
Efter ett annat tillvägagångssätt, i REF, författarna presenterar en ny vinkel-baserad utrymme partitionering som överträffar den traditionella rutnät-baserad partitionering för parallell skyline beräkning.
Angle-based space partitioning for efficient parallel skyline computation
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}