移动环境中请求多数据项的广播调度算法

提出移动环境中请求多数据项的广播调度算法——基于权重的调度算法(BWS)和权重比截止时间算法(WID)。BWS算法根据数据项对客户的满足情况确定权重,并以数据项的总权重作为调度的依据,同时考虑数据项的使用频率和数据项对于客户的满足情况。WID算法以总权重与截止时间的比值作为调度依据,同时考虑广播效率和紧急性的要求。在数据广播调度方面这2种算法比传统的算法具有更好的性能。     

基于DR-tree的室内移动对象索引研究

对于移动对象历史轨迹索引,现有的方案绝大多数都基于室外空间,难以直接应用于室内空间中;同时,未将对象本身作为一个独立的维度加以索引,无法提供高效的对象轨迹查询方式。对此,提出了一个室内环境下的移动对象索引结构DR-tree来对移动数据的位置、时间、对象三个维度进行索引,并将位置维与对象维解耦,将三维索引转换为两个二维索引,同时给出查询优化方案。实验结果表明,与现有的室内环境下的索引方案RTR-tree相比,该结构不仅能够提供高效的时空查询,而且还能提供高效的对象轨迹查询。     

基于关系数据库的位置相关查询处理

随着无线通信技术以及全球定位技术的发展，位置相关的查询处理及基于位置的信息服务技术已经成为一个热点研究领域，作为支持位置相关查询的一项关键技术，位置相关数据的处理也正在引起人们日益广泛的关注，对位置相关数据处理中的关键技术进行了分析，提出了一种基于关系数据库的位置相关数据的存储及表示方法，同时提出了一种可变粒度格栅索引方法用于对位置相关数据的数据区域进行索引，在此基础上，研究了相应的查询处理算法，为了测试相应算法的性能，设计并实现了一个原型系统，实验结果表明，所提出的方法具有灵活的表示能力、快捷的查询性能以及良好的可扩充性。     

路网环境下的移动对象查询技术研究综述

随着基于定位服务（Loaction-Based Service,简称LBS）在移动设备上的广泛应用,移动对象在路网中的查询成为时空数据检索领域的一个研究热点.本文从索引结构、查询方法和隐私保护三层面对基于路网的移动对象查询技术进行了分类讨论.索引结构分为分层索引、分布式索引和广播索引并对三种索引进行对比和分析;查询方法分为单对象连续查询、多对象并行查询、最短路径查询和路网关键字查询并归纳了每种查询的解决策略;此外,阐述了路网移动对象查询中采用的隐私安全保护措施.最后,分析了未来路网移动对象查询研究所面临的挑战.     

移动数据库中数据更新与广播的并发控制

移动数据库系统中数据更新与数据广播并发处理,导致移动客户读取的数据可能不一致,本文分析了在移动数据库中数据更新与数据广播并发处理中可能出现的三类数据冲突,并提出了基于UFBL0原则的并发控制策略来解决上述的问题。该策略具有较好的独立性,对服务器和移动客户机的影响都较小,并且可以较大限度地提高广播给用户的数据项当前性。     

基于数据访问概率的广播索引技术

在移动计算中,如何节约移动设备的电源是一个重要的研究方向。采用索引广播的方式可以使移动设备选择性地监听信道,从而减少了电源的消耗。该文提出了为广播数据建立基于访问概率的索引技术,并分固定扇出的非平衡索引树和可变扇出的索引树两种情况讨论如何降低平均访问代价。针对这两种情况,分别设计了构造索引树的算法。     

面向关系数据库的智能索引调优方法

数据库索引是关系数据库系统实现快速查询的有效方式之一.智能索引调优技术可以有效地对数据库实例进行索引调节,从而保持数据库高效的查询性能.现有的方法大多利用了数据库实例的查询日志,它们先从查询日志中得到候选索引,再利用人工设计的模型选择索引,从而调节索引.然而,从查询日志中产生出的候选索引可能并未实际存在于数据库实例中,因此导致这些方法不能有效地估计这类索引对于查询的优化效果.首先,设计并实现了一种面向关系数据库的智能索引调优系统;其次,提出了一种利用机器学习方法来构造索引的量化模型,根据该模型,可以准确地对索引的查询优化效果进行估计;接着设计了一种高效的最优索引选择算法,实现快速地从候选索引空间中选择满足给定大小约束的最优的索引组合;最后,通过实验测试不同场景下智能索引调优系统的调优性能.实验结果表明,所提出的技术可以在不同的场景下有效地对索引进行优化,从而实现数据库系统查询性能的提升.     

空间查询处理技术综述

空中索引是依据空间对象的位置和形状或空间对象间的某种关系,按照一定顺序排列的一种数据结构。不同方式组织起来的索引结构需采用不同的检索方法,因此空中索引在一定程度上决定了空间查询处理的效率。回顾了常用的空间查询处理方法,并对现有的空中索引结构及空间查询处理技术进行了系统分类,分别对欧式空间、道路网络及无线广播环境下用于空间查询处理的空中索引及查询算法进行了详细描述。     

基于重复热点数据的CF广播结构改进算法*

针对现有广播结构构建中对数据访问概率倾斜度考虑不足的问题,在CF索引树的基础上提出了一种基于数据倾斜度的广播构建算法。该算法充分考虑热点数据的请求,根据数据在CF索引树中所处位置的不同,在一个广播周期内重复广播热点数据及其对应的索引节点,尽量减少移动用户的访问时间。最后通过实验验证了改进后广播结构的有效性。     

移动环境中基于Huffman索引树的广播数据组织

移动计算环境中无线网络通信的非对称性和伸缩性要求 ,使得数据广播成为移动环境中数据发布和获取的重要手段 .为使移动客户有效地从广播中获取数据 ,该文提出了一种基于 Huffm an树的索引模型 ,给出 Huffman索引树的构造方法和基于 Huffman索引树的广播数据组织方式 .同时 ,该文还对比 B 树 ,对基于 Huffman索引树的数据组织方式从空间开销、调谐时间、存取时间等方面进行了性能分析与比较 ,表明该广播组织方式能提高移动数据广播的性能     

Broadcast-Based Spatial Queries

Indexing techniques have been developed for wireless data broadcast environments, in order to conserve the scarce power resources of the mobile clients. However, the use of interleaved index segments in a broadcast cycle increases the average access latency for the clients. In this paper, the broadcast-based spatial query processing methods (BBS) are presented for the location-based services. In the BBS, broadcasted data objects are sorted sequentially based on their locations, and the server broadcasts the location dependent data along with an index segment. Then, a sequential prefetching and caching scheme is designed to reduce the query response time. The performance of this scheme is investigated in relation to various environmental variables, such as the distributions of the data objects, the average speed of the clients and the size of the service area.     

Exploiting hashing for concurrent query processing and indexing of current location of moving objects

Due to recent developments in location-based services and mobile computing, the need for indices for moving objects has been strengthened to improve the response time of a query operation. With a single index in place for managing both the update and query operations for moving objects, the index needs to be updated each time the object moves. This deteriorates the performance of concurrent query operations. It is critical to handle the conflicts between continuous update and query operations effectively using appropriate concurrency control protocol otherwise, inconsistent results will be reported. Many indices have been proposed in the literature for moving objects but they lack the support for processing concurrent operations. Further, the consistent indices in the literature are based on tree structure that have computationally expensive split/merge operations that can negatively affect the response time of query processing algorithms. Moreover such tree based indices are proposed for historical and future timeline data. As the scope of this article is on current timeline and concurrent continuous query operations, therefore, we exploit state of the art hash-based indices in the literature and presented the two consistent versions. The comparative analysis of the indices is performed and meaningful findings are also presented along.     

断接下查询的缓存处理

移动环境下，由于无线网络可靠性低、费用高，移动主机本身受电源、资源等方面的限制，移动主机经常会主动或被动地处于断接，即没有网络连接的状态．为了提高断接时移动客户对数据的访问能力，有效利用移动缓存，该文提出断接下基于语义缓存的查询处理QPID算法．该算法的主要思路是先找出缓存中与当前查询相关的缓存项，再通过对相关项数据的进一步处理获得缓存中满足查询的结果．试验表明，基于QPID算法的查询处理可以更好地满足断接下客户的查询请求．     

Top-<Emphasis Type="Italic">k</Emphasis> temporal keyword search over social media data

Social media services have already become main sources for monitoring emerging topics and sensing real-life events. A social media platform manages social stream consisting of a huge volume of timestamped user generated data, including original data and repost data. However, previous research on keyword search over social media data mainly emphasizes on the recency of information. In this paper, we first propose a problem of top-k most significant temporal keyword query to enable more complex query analysis. It returns top-k most popular social items that contain the keywords in the given query time window. Then, we design a temporal inverted index with two-tiers posting list to index social time series and a segment store to compute the exact social significance of social items. Next, we implement a basic query algorithm based on our proposed index structure and give a detailed performance analysis on the query algorithm. From the analysis result, we further refine our query algorithm with a piecewise maximum approximation (PMA) sketch. Finally, extensive empirical studies on a real-life microblog dataset demonstrate the combination of two-tiers posting list and PMA sketch achieves remarkable performance improvement under different query settings.     

An efficient location update mechanism for continuous queries over moving objects

In a moving-object database system that supports continuous queries (CQ), an important problem is to keep the location data consistent with the actual locations of the entities being monitored, in order to produce correct query results. This goal is often difficult to achieve due to limited network resources. However, if an object is not required by any query, its value need not be refreshed. Based on this observation, we redefine the notion of temporal consistency of data items with respect to the query result, where only data items that are relevant to the CQs need to be fresh. To exploit this correctness definition, we develop an adaptive time-based update technique called query-result update (QRU). The advantage of this technique is that it identifies objects with different levels of significance to the correctness of query results. Locations of objects that have more impact to the query result are acquired more frequently than the ones that do not.     

可验证的多用户云加密关键字搜索方案

针对云环境下多用户访问和大数据量存储的特点,提出了一种云环境下加密关键字搜索方案。与已有的大多数方案相比,该方案使用签名绑定关键字索引和其关联加密文件,实现了查询结果完备性和完整性的验证,使用重加密技术实现了多用户隐查询,并动态更新用户查询权限。此外,该方案在查询过程中使用哈希查询优化索引结构,实现了对云数据的快速访问。安全性分析表明,该方案是安全的;性能分析及仿真实验结果表明该方案和已有的一些算法相比有了较大的性能提升。     

移动查询缓存处理的研究

客户缓存为提高客户／服务器数据库系统整体性能以及客户方数据可用性提供了有效途径。移动环境下网络资源的贫乏使客户缓存的作用更为重要，语义缓存是基于客户查询语义相关建立的一类缓存，提出一个基于语义缓存的客户缓存机制，给出缓存的内容组织，提出缓存项合并策略；然后讨论了基于语义缓存的查询处理策略；最后，模拟结果表明该客户缓存机制能够提高分布式、特别是移动环境下客户服务器数据库系统的性能。     

改进XISS索引技术的仿真研究

研究了数据库查询优化问题,而XISS索引是XML数据库索引中支持正则路径表达式的典型代表。XISS索引对于长查询路径表达式,要产生大量中间结果,连接操作代价十分高,加大了查询的时间和空间复杂度,导致查询的效率和准确率低。为了提高XML数据库查询效率和准确率,提出一种改进的XISS索引技术。首先引入DTD模式信息,简化编码方式;然后对节点索引结构进行改进,减少中间结果的连接次数,使得查询时间与路径长度无关,提高了查询效率和准确率。最后通过实验对改进前后的XISS索引进行仿真。结果表明,改进的XISS索引缩短了建立索引的时间,加快了查询响应的速度,提高了XML数据库查询的效率和准确率。     

基于优先级的数据广播内容选择算法

在以无线网络为代表的移动计算环境中,数据广播是一种有效的数据访问方式。为响应最多用户数据请求,提出了优先级计算模型,进而提出了一种基于优先级的广播内容选择算法。该算法综合考虑了事务存取多个数据项和满足定时限制的要求,根据用户请求队列状态动态选择广播内容,并应用剪枝机制减少了选择开销。实验结果表明它比现有算法有明显的优越性。     

A hybrid index for temporal big data

Temporal index provides an important way to accelerate query performance in temporal big data. However, the current temporal index cannot support the variety of queries very well, and it is hard to take account of the efficiency of query execution as well as the index construction and maintenance. In this paper, we propose a novel segmentation-based hybrid index B+-Tree, called SHB+- tree, for temporal big data. First, the temporal data in temporal table deposited is separated to fragments according to the time order. In each segment, the hybrid index is constructed by integrating the temporal index and the object index, and the temporal big data is shared by them. The performance of construction and maintenance is improved by employing the segmented storage strategy and bottom-up index construction approaches for every part of the hybrid index. The experimental results on benchmark data set verify the effectiveness and efficiency of the proposed method.