定义了满足空间约束的 K 最接近对查询,该查询检索两个数据集在给定约束区域中的 K 最接近对。在空间数据库中,对采用 R 树类型索引存储的数据集给出了三个查询处理算法。其中两阶段的 RJ 和 JR 算法采用了变换范围查询和最接近对查询...定义了满足空间约束的 K 最接近对查询,该查询检索两个数据集在给定约束区域中的 K 最接近对。在空间数据库中,对采用 R 树类型索引存储的数据集给出了三个查询处理算法。其中两阶段的 RJ 和 JR 算法采用了变换范围查询和最接近对查询执行顺序的策略。单阶段基于堆的 SPH 算法采用了最好优先的策略,并利用给出的裁减规则、更新规则和访问顺序规则来提高查询处理效率。实验表明 SPH 具有较好的适用性和性能。展开更多
分析现有反k近邻(reverse k nearest neighbor,RkNN)查询在效率、数据维度等方面的不足,提出基于R树结点覆盖值(R-tree’s cover-value)的RC-反k近邻查询方法.该方法需预先计算R树每个结点的覆盖值,采用过滤-精炼两步式处理方法,在过滤...分析现有反k近邻(reverse k nearest neighbor,RkNN)查询在效率、数据维度等方面的不足,提出基于R树结点覆盖值(R-tree’s cover-value)的RC-反k近邻查询方法.该方法需预先计算R树每个结点的覆盖值,采用过滤-精炼两步式处理方法,在过滤阶段采用两种剪枝启发式.该方法可有效处理数据库更新,适用于任意k值、任意维的对象集,查询结果精确,且计算量较小.实验结果表明,在k>6时RC-反k近邻查询时间比同类工作更短.展开更多
文摘定义了满足空间约束的 K 最接近对查询,该查询检索两个数据集在给定约束区域中的 K 最接近对。在空间数据库中,对采用 R 树类型索引存储的数据集给出了三个查询处理算法。其中两阶段的 RJ 和 JR 算法采用了变换范围查询和最接近对查询执行顺序的策略。单阶段基于堆的 SPH 算法采用了最好优先的策略,并利用给出的裁减规则、更新规则和访问顺序规则来提高查询处理效率。实验表明 SPH 具有较好的适用性和性能。
文摘分析现有反k近邻(reverse k nearest neighbor,RkNN)查询在效率、数据维度等方面的不足,提出基于R树结点覆盖值(R-tree’s cover-value)的RC-反k近邻查询方法.该方法需预先计算R树每个结点的覆盖值,采用过滤-精炼两步式处理方法,在过滤阶段采用两种剪枝启发式.该方法可有效处理数据库更新,适用于任意k值、任意维的对象集,查询结果精确,且计算量较小.实验结果表明,在k>6时RC-反k近邻查询时间比同类工作更短.
