双流模式下高吞吐量移动对象范围查询算法

随着位置感知移动设备的出现及通信技术和GPS系统的不断发展,基于位置的查询在数据库领域得到了广泛的关注.研究了基于快照的空间范围查询,即,查询在某个时间段位于某个查询范围内的移动对象.范围查询是其他空间查询的基础,例如KNN查询和反KNN查询等,很容易在范围查询的基础上得到.国内外的研究者针对移动对象的范围查询问题提出了一系列的算法,然而这些算法要么关注于解决移动对象的快速更新问题,要么关注于解决范围查询的快速处理问题.在大数据的背景下,查询和更新大量涌入时,不仅要求查询算法有较快的响应速度,还要求它们能够实现较高的吞吐量,但已有算法不能很好地解决高吞吐量的问题.针对移动对象更新数据流和查询数据流,提出一种基于内存的高吞吐量移动对象范围查询算法——双向流连接(DSJ)算法.双向流连接算法采用基于快照的模式,通过在每个快照中重新构建索引的方式,以避免复杂的索引维护操作,充分发挥了硬件的性能;通过每次执行一组查询的方式,增加了数据的局部性,提高了算法的效率;在执行过程中,通过使用SIMD技术以加速查询处理过程.基于以上几点,双向流连接算法能够确保整个系统具有很高的吞吐量.在基于德国路网生成的数据集上对算法进行了测试,实验结果表明,双向流连接算法具有很好的性能表现.     

基于单断言的安全的密文区间检索

为解决数据外包所带来的敏感数据的数据安全问题,数据所有者更多地选择外包敏感数据的密文.而外包密文的形式,为数据所有者对这些数据的使用带来了不便,如数据所有者无法对密文数据进行区间检索等.目前的密文区间检索方案中,为实现密文的区间检索,服务器需要对区间索引进行多次断言.而断言次数越多,向服务器泄露的信息也越多.文中提出采...     

一种数据流滑动窗口范围连接上基于局部特征的查询索引

在数据流上的连续查询操作中,连接操作是比较重要的一类操作.数据流上数据的变化总体上呈现一个连续性,并且在很多实际的情况下变化是逐渐发生的.数据流系统中的局部性可以表现为数据之间的局部性及连续查询之间的局部性.认为这些特性可以被用来提高数据流系统和应用当中的查询处理性能,尤其是研究相对较少的范围连接.提出的一种基于局部特征的数据流滑动窗口的范围连接索引,充分考虑了用户提交的查询所带有的局部性特征和数据流本身局部性特征,设计了LAQI结构来提高范围连接性能,然后在此基础上提出了LAAQI结构,并针对周期更新滑动窗口提出了范围连接的相应策略.实验证明,这些策略相对于传统范围的连接方法具有很好的性能.     

气象数据检索区域查询优化及并行算法设计

随着数值天气预报水平和分辨率的不断提高,气象科学数据呈海量增长趋势,导致气象资料归档与检索系统(MARS)处理大数据服务请求的效率较低。针对此情况,开展了基于MARS检索区域查询方式的优化研究,结合数学补集思想与多路数组聚集计算原理,提出了一种高效的补集转换区域查询方法(CTRQ),从而实现大范围区域查询下的“大数据”计算转换为“小数据”计算。其基本思路是通过超立方体聚集维尺寸与区域查询服务请求的属性值集合大小比较,执行“过半求补”的索引计算操作,利用二次求补实现气象场数据物理存储信息的检索。实验表明,相比原始的索引计算方法,该方法能够有效降低数据检索时元数据索引计算的系统开销。在此基础上,结合并行处理方法,设计并实现了CTRQ并行算法,相比其改进后的串行算法最大获得1.9倍加速比,进一步提高了MARS的检索效率。     

单断言的密文区间检索方案的安全分析

为保护用户数据隐私,用户通常将敏感数据加密后外包存储在半可信的服务器上。为防止泄露用户隐私信息,蔡克等(蔡克,张敏,冯登国.基于单断言的安全的密文区间检索［J］.计算机学报, 2011, 34(11):2093-2103)首次提出单断言密文区间检索方案,而之前在密文数据上的区间检索都通过多次断言实现。使用三角函数关系和矩阵理论,通过密文区间索引直接产生敏感数据的排列信息,证明该单断言密文检索方案不是唯密文安全的。为避免这种安全缺陷,通过引入随机元素构造了安全的单断言密文检索改进方案,并分析了改进方案的复杂性。     

一种用于多属性范围查询的聚簇方法

为提高多属性区域的查询效率,在物理层重新安排记录排列顺序,以减少查询访问磁盘块数。在此基础上,构造数学模型,将待查询记录按属性值映射至多维坐标空间中的点,以求解一个线性序,使空间中相距越远的点在线性序中也相距越远,并提出一种适用于多属性范围查询的聚簇方法。实验结果表明,与光谱算法及传统聚簇算法相比,该方法查询性能更优。     

On Space Efficient Two Dimensional Range Minimum Data Structures

The two dimensional range minimum query problem is to preprocess a static m by n matrix (two dimensional array) A of size N=m⋅n, such that subsequent queries, asking for the position of the minimum element in a rectangular range within A, can be answered efficiently. We study the trade-off between the space and query time of the problem. We show that every algorithm enabled to access A during the query and using a data structure of size O(N/c) bits requires Ω(c) query time, for any c where 1≤c≤N. This lower bound holds for arrays of any dimension. In particular, for the one dimensional version of the problem, the lower bound is tight up to a constant factor. In two dimensions, we complement the lower bound with an indexing data structure of size O(N/c) bits which can be preprocessed in O(N) time to support O(clog ² c) query time. For c=O(1), this is the first O(1) query time algorithm using a data structure of optimal size O(N) bits. For the case where queries can not probe A, we give a data structure of size O(N⋅min {m,log n}) bits with O(1) query time, assuming m≤n. This leaves a gap to the space lower bound of Ω(Nlog m) bits for this version of the problem.     

Cache共享架构下的多属性范围查询

结构化对等网络的多属性范围查询研究有两类:一类通过空间填充曲线或在每个属性维上复制信息以降维;另一类通过构建分布式索引树以实现多属性查询.这两类解析每个查询的跳数和消息数依赖于范围大小和节点个数.前者属性值改变时产生大量的消息;后者导致高的维护开销.提出cache共享架构下的多属性范围查询.仿真实验显示和SWORD相比,跳数和消息数均减少;属性值改变时,所需消息数减少;查询准确率下降不到5%.维护开销低.     

数据结构课程教学模式探讨

文章阐述了4种现代教学模式,并阐述怎样将其中的最优化教学模式应用于数据结构课程的教学实践过程中,对数据结构课程的教学任务分析、课堂教学组织与设计、实验教学设计、教学质量评价等方面作了详细的讨论。     

Segmentation of 3D Range Images Using Pyramidal Data Structures

Given a 3D range image of a scene containing multiple arbitrarily shaped objects, we segment the scene into homogeneous surface patches. A new modular framework for the segmentation task has been proposed. In the first module, oversegmentation is achieved using zeroth and first-order local surface properties. The segmentation is then refined in the second module using high order surface representations dictated by the upper level vision tasks. The procedure has been applied successfully to many range images obtained from various institutions, 11 of which are presented here.     

大规模高维向量空间的快速范围查询

金字塔技术是目前针对高维空间范围查询的有效方法之一,但是随着数据量的增加,检索过程由于引入过多的误中点而导致不必要的高维距离计算,为此本文提出改进的金字塔技术.引入向量排序、活性维等概念,利用分段处理思想,将不包含候选点的误中分段剪枝,并通过逐维距离累加法过滤剩余分段内的误中点,从而快速排除所有的误中点,尽可能减少距离计算次数,实现大规模高维向量空间的快速范围查询.利用模拟数据和真实数据,实验验证了OPT方法的正确性和有效性.     

一种无线传感网络中基于聚类索引的区域查询处理方法

在无线传感器网络环境中,观察者感兴趣的往往是某个地理区域的统计信息.观察者会经常提出与区域相关的查询,例如:"区域A的平均温度是多少","区域B中的哪些区域的温度在20～30℃之间."由于每个传感器节点只有有限的能量,因此,研究能量有效性的区域查询算法成为一个重要的研究课题.给出了一种无线传感网络中基于聚类索引的区域查询处理方法,并进行了分析和实验,证明该算法无论在存储还是在查询时消耗的能量都很小,大约是DIFS的1/7,从而延长整个传感器网络的生命周期.     

Efficient Range Query Processing in Peer-to-Peer Systems

With the increasing popularity of the peer-to-peer (P2P) computing paradigm, many general range query schemes for distributed hash table (DHT)-based P2P systems have been proposed in recent years. Although those schemes can provide range query capability without modifying the underlying DHTs, they have the query delay depending on both the scale of the system and the size of the query space or the specific query, and thus cannot guarantee to return the query results in a bounded delay. In this paper, we propose Armada, an efficient range query processing scheme to support delay-bounded single-attribute and multiple-attribute range queries. It is the first delay-bounded general range query scheme on constant-degree DHTs, and can return the results for any range query within 2logN hops in a P2P system with N peers. Results of analysis and simulations show that the average delay in Armada is less than logN, and the average message cost of single-attribute range queries is about logN+2n 2 (n is the number of peers that intersect with the query). These results are very close to the lower bounds on delay and message cost of range queries over constant-degree DHTs.     

面向实时定位系统的位置区域索引

在移动应用领域中,移动对象实时位置的区域查询在整个系统的分析、决策、预测等方面具有重要的作用.采用射频识别技术进行定位识别的实时定位系统具有对象分布区域化、不同子区域对象分布密度不均匀等特点.基于这些特点,提出了一种新的面向实时定位系统的区域索引机制,用以提高移动对象实时位置的区域查询的性能.该索引机制根据系统中对象的分布情况进行区域划分,利用R树对划分区域进行索引,并根据每个划分子区域对象的分布密度,用不同密度的网格索引位于该区域内部的对象的位置;同时进一步对提出的索引结构进行缓存感知的优化.实验结果表明,当对象分布不均时,该索引具有比R树和网格更优的区域查询性能,同时保持了良好的更新性能.     

基于范围查询的移动对象快照KNN查询算法

提出一种基于范围查询的移动对象快照K最近邻(KNN)查询算法——SKNN。预估包含结果集的子空间,使用该子空间作为范围,计算查询点的KNN兴趣点,以降低I/O成本。引入移动数据库中的缓存技术,缩短查询的平均响应时间。实验结果表明,当移动对象的规模较大时,SKNN算法的性能较优。     

基于聚类金字塔的Chord超矩形范围查询

针对超球体查询方式不能将查询范围细化到每一维上的问题,提出一种基于聚类金字塔的超矩形范围查询方法。采用聚类金字塔技术对高维数据建立一维索引值,利用位置保持哈希函数为每个索引值赋予一个唯一的标识,从而构建P-Chord系统,在此基础上,给出范围查询过程。实验结果验证了P-Chord系统在减少距离计算代价与误中点个数、提高查全率等方面的有效性。     

基于分布式范围树的结构化P2P多维范围查询

基于分布式哈希表（DHT）的结构化P2P网络具有扩展性好、健壮和自组织等优点,但只支持精确匹配的查询.本文提出一种基于分布式范围树的结构化P2P范围查询方法（DRT-RQ）,该方法将多维索引的分布式范围树分发到已有的结构化DHT覆盖网络中,利用DHT系统提供的数据查找接口,有效实现数据对象的范围查询.实验结果表明,基于分布式范围树的范围查询（DRT-RQ）比基于前缀哈希树的范围查询（PHT-RQ）需要更短的查询延时.     

网内查询处理中的一种基于数据流共享的过滤查询算法

网内查询处理需要让网络中各个节点共同承担查询任务,其基本问题是如何采取合适的策略将各个查询映射到网络节点上,以使得网络传输数据量和网络延迟达到最小.基于在查询间共享数据流的思想,提出了基于查询包含和查询合并的数据流共享策略,并建立了相应的收益模型,最后通过实验分析对比了两种策略的运行效果.