Nyligen, molndataplattformen får mer och mer uppmärksamhet som en ny trend för datahantering. För närvarande finns det flera molndataprodukter som kan tillhandahålla olika tjänster. För närvarande stöder dock molnplattformarna bara enkla sökordsbaserade frågor och kan inte svara på komplexa frågor effektivt på grund av brist på effektiva indextekniker. I detta dokument föreslår vi ett effektivt tillvägagångssätt för att bygga flerdimensionellt index för molndatasystem. Vi använder kombinationen av R-tree och KD-tree för att organisera dataposter och erbjuda snabb frågebehandling och effektivt indexunderhåll. Vårt tillvägagångssätt kan behandla typiska flerdimensionella frågor inklusive punktfrågor och spännfrågor på ett effektivt sätt. Dessutom gör frekventa förändringar av data på stora mängder maskiner att indexunderhållet är ett utmanande problem, och för att klara detta problem föreslog vi en kostnadsuppskattningsbaserad indexuppdateringsstrategi som effektivt kan uppdatera indexstrukturen. Våra experiment visar att våra indexeringstekniker förbättrar frågeeffektiviteten genom en storleksordning jämfört med alternativa metoder, och skala väl med storleken på data. Vår strategi är ganska allmän och oberoende av den underliggande infrastrukturen och kan enkelt överföras för genomförande på olika molnbaserade datorplattformar.
Effektivt flerdimensionellt index med nodkub (EMINC) REF använder kombinationen av R-tree och KD-tree för att organisera data och utvecklar nodlimningstekniken för att minska kostnaden för frågebehandling på molnplattformen.
An efficient multi-dimensional index for cloud data management
{'venue': 'CloudDB@CIKM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}