Abstract-The ökning av GPS och bredband-hastighet trådlösa enheter har lett till enorm spänning om en rad tillämpningar som i stort sett karakteriseras som "lokaliseringsbaserade tjänster". De nuvarande databaslagringssystemen är dock otillräckliga för att hantera de mycket stora och dynamiska spatiotemporella datamängder som krävs för att stödja sådana tjänster. Förslag i litteraturen presenterar antingen nya index utan att diskutera hur man samlar data, potentiellt resulterar i många disk söker upp tätt packade objekt, eller använda statiska quadtrees eller andra partitioning strukturer, som blir snabbt suboptimal när data eller frågor utvecklas. Som ett resultat av dessa prestandabegränsningar byggde vi TrajStore, ett dynamiskt lagringssystem optimerat för att effektivt hämta alla data i en viss spatiotemporal region. TrajStore upprätthåller ett optimalt index på datan och kopplar dynamiskt samman och komprimerar rumsligt och temporalt angränsande segment på disken. Genom att låta lagringslagret utvecklas med indexet anpassar sig systemet till inkommande frågor och data och kan svara på de flesta frågor via ett mycket begränsat antal I/Os, även när frågorna riktar sig till regioner som innehåller hundratals eller tusentals olika banor.
Cudre-Mauroux m.fl. REF föreslår TrajStore, ett dynamiskt lagringssystem optimerat för att effektivt hämta alla data i en spatio-temporal region.
TrajStore: An adaptive storage system for very large trajectory data sets
{'venue': '2010 IEEE 26th International Conference on Data Engineering (ICDE 2010)', 'journal': '2010 IEEE 26th International Conference on Data Engineering (ICDE 2010)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}