基于Buddy*-Hash的移动对象时空查询方法

索引技术可以提高数据检索和查询效率,为了实现对时空数据库中移动对象的查询操作,需要引入时空索引技术。在传统Buddy-树的基础上提出Buddy*-Hash索引结构,根据扩展查询窗口策略给出范围查询算法。实验结果表明,基于BH索引结构的范围查询算法具有良好性能。     

时空数据库索引方法研究

时空数据库作为数据库研究领域中的一个重要分支,经过近十年的发展,在时空数据模型、时空查询优化与索引和时空本体论等方面取得了许多成果.现实世界中的许多实体都具有空间特性和时态特性,需要数据库管理系统提供有效的时空数据管理能力,如地籍管理系统中的地块、交通管理系统中的车辆等.时空数据库用于管理形状和位置随时间变化的对象.为了快速访问其庞大的数据量,必须建立有效的时空索引以提高各类时空查询的效率.提出了一种新的时空索引方法(SEST索引),它综合了快照和事件这两种时空信息建模方法.不仅能够处理时间片查询和时间段查询.而且能够进行事件查询.SEST索引使用R-tree结构来存储快照,用一种日志数据结构来存储发生在两次相邻快照之间的事件.通过实验对比SEST索引和HR-tree,结果表明:当变化频率在1%到13%之间时, SEST索引比HR-tree需要的存储空间少;当变化频率在1%到7%之间时,在时间段查询方面,SEST索引比HR-tree要好.因为SEST索引是一种面向事件的结构,所以事件查询时效率很高.     

时空数据库索引技术研究

对时空数据库中移动对象进行有效存取、查询和更新的关键技术在于索引。深入分析了时空数据库中的各种索引技术,最后讨论了移动对象索引技术研究中的问题并对未来方向进行了展望。     

基于时空连续性的运动对象最近邻居查询

时空数据库中的运动对象最近邻居查询是NN Queries中的新问题,基于TPR-TREE索引结构的TP NN Queries算法能较好地处理对象的时态特性,但会多次查询同一对象。本文利用运动对象的时空连续性对TP NN Queries算法进行改进,通过一次查询TPR-TREE索引获取所有候选NN对象与查询对象的距离变化曲线,进而得到NN对象集,减少了查询及时空运算的次数。本文最后给出了实验分析。     

时空数据库索引方法研究

时空数据库作为数据库研究领域中的一个重要分支,经过近十年的发展,在时空数据模型、时空查询优化与索引和时空本体论等方面取得了许多成果。现实世界中的许多实体都具有空间特性和时态特性,需要数据库管理系统提供有效的时空数据管理能力,如地籍管理系统中的地块、交通管理系统中的车辆等。时空数据库用于管理形状和位置随时问变化的对象。为了快速访问其庞大的数据量,必须建立有效的时空索引以提高各类时空查询的效率。提出了一种新的时空索引方法（瓣索引）,它综合了快照和事件这两种时空信息建模方法。不仅能够处理时间片查询和时间段查询,而且能够进行事件查询。SEST索引使用R-tree结构来存储快照,用一种日志数据结构来存储发生在两次相邻快照之间的事件。通过实验对比SEST索引和HR—tree,结果表明：当变化频率在1％到13％之间时,SEST索引比HR—tree需要的存储空间少;当变化频率在1％到7％之间时,在时间段查询方面,SEST索引比HR—tree要好。因为SEST索引是一种面向事件的结构,所以事件查询时效率很高。     

时空索引的演变与发展

近年来,随着移动计算和无线通信等技术的发展,时空数据库广泛应用于交通控制和全球定位等领域。为了支持时空查询和有效地管理时空数据库中海量的时空对象,专家学者提出了大量的时空索引方法。首先对时空索引进行归纳总结,描绘了时空索引演化历史图;接着对时空查询类型进行介绍;根据时间维将时空索引分为索引过去、当前、将来和全时态4类,根据空间维将时空索引分为移动点和移动区域两类,在此分类基础上对各种时空索引方法进行了阐述;最后对时空索引的研究方向进行了展望。     

对象代理数据库跨类查询与代理对象查询的索引结构分析

数据库技术的发展促使其在不同领域得到了广泛的应用。包括数字图书馆等在内的一些新的应用领域对数据库的应用提出了更高的要求。而在这些新的应用领域中,多会涉及到一些复杂的、非传统形式的数据。而对象代理数据库能较好地支持各种非传统形式的数据类型,可以对各种复杂的数据类型实施有效的管理,而且对象代理数据库引入的对象代理数据库跨类查询与代理对象查询的索引结构,现在提高了数据库跨类查询的效率。该文主要从对象代理数据库跨类查询索引结构的设计、对象代理数据库跨类查询索引机制的实现以及一种基于代理对象查询机制索引结构的说明这三个方面来对对象代理数据库跨类查询与代理对象查询的索引结构作详细的分析。     

网络受限移动对象不确定性轨迹的索引

近年来,人们对于如何表示和处理移动对象的不确定性进行了研究,提出了一些较为有效的模型和算法.但是,在如何索引移动对象的不确定时空轨迹方面,相关的研究工作十分有限.为了解决上述问题,本文提出了一种网络受限移动对象不确定轨迹的索引结构(UTR-Tree),并给出了相关的索引更新及查询算法.在该索引结构的支持下,移动对象数据库不仅可以快速地处理对移动对象过去可能位置的查询,而且能够对其现在及将来的可能位置进行高效的查询处理.     

一种混合的时空数据库索引机制

近年来,时空数据库的应用得到迅速发展,在动态时空环境里,维持持续移动对象的位置信息是一个挑战。本文提出了一种新的索引机制,采用两种不同类型的索引结构,一种索引移动对象历史轨迹,一种能够有效地索引移动对象现在、最近、将来的位置信息,而且随着时间的推移,能够将两种索引结构内容快速过渡。在实现移动对象历史轨迹的完整或局部的有效查询的同时,又保证了移动轨迹的空间紧密性。     

时空数据库中多个最近邻对象的查询算法

在时空数据库中，最近邻查询用于对某个查询对象，在被查询对象中找出离它最近的一个或多个对象。该文在TPR树这一时空索引的基础上，提出了一种高效的最近邻查询算法，能够支持移动对象的多个最近邻对象的查询，并在性能上也有所提高。     

基于HBase的路网移动对象时空索引方法

在处理路网移动对象时,由于HBase只能采用key查询,不适用于移动对象的多维查询,导致HBase存在存储索引与查询效率不高的问题。针对此问题,在HBase存储结构的基础上设计并实现了一种高效的路网移动对象HBase索引框架（RM-HBase）。首先,对原生HBase索引框架的上层HMaster和下层HRegionServer进行改进,解决分布式集群数据的热点分布问题,提高空间数据的查询效率;其次,提出路网移动索引——RN-tree,解决空间划分中的"死空间"问题,同时提高空间中路段的查询效率;然后,基于上述对HBase的索引改进,分别设计了时空范围查询、时空K最近邻（KNN）查询和移动对象轨迹查询的查询算法;最后,实验选用了同样是基于HBase分布式数据库而提出的时空HBase索引（STEHIX）框架作为对比对象,分别从索引框架的性能和算法的查询效率两个方面对RM-HBase的性能进行分析。实验结果表明,所提的RM-HBase在数据的均衡分布性能和时空查询算法的查询性能方面都优于STEHIX框架,有助于提升海量路网移动对象数据的时空索引效率。     

Efficient evaluation of continuous spatio-temporal queries on moving objects with uncertain velocity

Continuous Range (CR) query and Continuous K-Nearest Neighbor (CKNN) query are two important types of spatio-temporal queries. Given a time interval [t _s , t _e ] and a moving query object q, a CR query is to find the moving objects whose Euclidean distances to q are within a user-given distance at each time instant within [t _s , t _e ]. A CKNN query is to retrieve the K-Nearest Neighbors (KNNs) of this query object q at each time instant within [t _s , t _e ]. In this paper, we investigate how to process these spatio-temporal queries efficiently under the situation that the velocity of each object is not fixed. This uncertainty on the velocity of object inevitably results in high complexity in processing spatio-temporal queries. We will discuss the complications incurred by this uncertainty and propose two algorithms, namely the Possibility-based possible within objects searching algorithm and the Possibility-based possible KNN searching algorithm, for the CR query and the CKNN query, respectively. A Possibility-based model is designed accordingly to quantify the possibility of each object being the result of a CR query or a CKNN query. Comprehensive experiments are performed to demonstrate the effectiveness and the efficiency of the proposed approaches.     

时空数据库中移动对象查询的选择性估算

目前,用来估算查询选择性的最有效的技术是直方图技术。通过特定的改进,直方图也可应用到时空查询优化中。TPR 树在对未来预测的时空索引中显示了很好的优越性。结合TPR 树索引结构,构建满足时空查询的直方图,估算时空查询的选择性。     

基于实时数据和历史查询分布的时空索引新方法

在大数据时代,数据具有体量大、时空复杂性明显、对实时性要求较高等特点,而传统基于树形结构对大规模时空数据进行索引的方法存在存储空间浪费和查询效率较低的问题。为了解决该问题,提出了一种基于数据和历史查询记录分布建立时空索引的新方法HDL-index。该算法一方面根据数据在空间上的分布,通过空间划分的思想建立索引网格;另一方面考虑到查询在时间上的延续性,对查询记录对象进行密度聚类后抽象出查询代表模型,然后根据模型的坐标位置和其查询粒度对整体查询区域进行分割。两部分所得到的索引网格都采用Geohash编码,最终合并得到最优的索引编码。HDL-index在考虑数据分布的同时充分考虑用户查询行为,使得频繁查询区域上的索引更加细化。在真实航空数据集上与同类方法进行比较测试的结果表明,其创建索引的效率提高了50%;同时在数据均匀分布的情况下对热点区域的查询效率可提高75%以上。     

Object query optimization through detecting independent subqueries

The problem of query optimization in object-oriented databases is addressed. We follow the Stack-Based Approach to query languages, which employs the naming-scoping-binding paradigm of programming languages rather than traditional database concepts such as relational/object algebras or calculi. The classical environment stack is a semantic basis for definitions of object query operators, such as selection, projection/navigation, dependent join, and quantifiers. We describe a general object data model and define a formalized OQL-like query language SBQL. Optimization by rewriting concerns queries containing so-called independent subqueries. It consists in detecting them and then factoring outside loops implied by query operators. The idea is based on the formal static analysis of scoping rules and binding names occurring in a query. It is more general than the classical pushing selections/projections before joins.     

时空数据库中时空查询语言的设计与实现

给出了时空数据查询的表示方法及时空数据查询的意义。在此基础上，提出了一种时空查询语言的设计及其在关系数据库中的实现方法。     

Temporal association algebra: a mathematical foundation forprocessing object-oriented temporal databases

This paper describes an object-oriented temporal association algebra (called TA-algebra) which is intended to serve as a formal foundation for supporting a pattern-based query specification and processing paradigm. Different from the traditional table-and-attribute-based paradigm, the pattern-based paradigm views the intension of an object-oriented temporal database as a network of object classes interconnected by different association types and its extension as a network of associated temporal object instances. Consistent with this view, queries can be specified in terms of patterns of temporal object associations or nonassociations (i.e., linear, tree and network structures of object classes/objects with logical AND and OR branches). TA-algebra provides a set of algebraic operators for processing these patterns and allows the direct and/or indirect associations and/or nonassociations among temporal object instances to be more explicitly represented and maintained during processing than the traditional tabular representation of temporary or final query results. TA-algebra operators are based on time-interval and valid-time semantics and they preserve the closure property. The algebra is capable of operating on heterogeneous as well as homogeneous patterns of object associations. Both homogeneous and heterogeneous patterns are decomposed into a set of primitive temporal pattern instances for uniform treatment. This paper formally defines the TA-algebra operators and their mathematical properties. The applications of these operators in query decomposition and processing are illustrated by examples     

Visual spatio-temporal function-based querying

Visual interfaces are very important for human interactions in cyberworlds. Visual spatio-temporal querying should be one of the basic tools for data mining and retrieval in cyberworlds. In this paper, we propose a novel function-based query model for arbitrary shape spatio-temporal querying. The queries are defined as geometric shapes changing over time. In our model, data are interpreted geometrically as multidimensional points with time dimension or as moving points. The queries are formulated with geometric objects and operations over them to form the query solid changing over time. The proposed query model allows us to pose arbitrary shape spatio-temporal range queries. With the uniform geometric model we integrate visual mining and querying of time-dependent data employing 3D visualization tools. It allows for creating an intuitive visual interface using 2D projections of 3D query shapes. Our approach combines visualization of spatio-temporal data with visualization of the range query formulation employing very compact function-based query model. The implemented visual query system and its visual interface are proposed and described. An example of application of the system in analysis of simulation results in molecular dynamics is considered.