M-相点数据索引SPindex

空间数据索引是空间数据管理的关键技术,其性能决定空间数据库的使用效率.由于可将时间维度转化为空间维度处理,空间数据索引在时空数据库和移动对象数据库管理方面有广泛的应用.因此研究空间数据索引具有理论意义和应用价值.现有空间索引多是基于R-树技术,为快速有效地访问海量空间数据,提出一种基于空间相点分析的空间数据索引方法SPindex.首先,将空间区域所对应的最小外接矩形(MBR)集合与相平面中相点集合建立对应;其次,通过相点关系对相应MBR进行相互位置分析,进而提出一种基于相点的空间数据结构MROB;以此为基础,提出一种新的基于M-相点分析的空间数据索引SPindex;最后,通过与常规索引进行实验,评估表明了该工作的可行性与有效性.     

时态拟序数据结构研究及应用

时态数据索引是实现时态数据有效管理的关键技术之一.讨论了一种时态数据结构及其在时态数据索引上的应用.常规的时态数据管理技术多基于代数框架.提出了一种基于拟序关系的时态数据结构,该结构能够像常规关系数据那样实现“一次一集合”的数据操作,并可通过多线程提高查询效率.在此基础上,研究了一种时态数据索引TQOindex.首先,提出时间期间集合上拟序关系和线序划分概念,讨论了线序划分的最优(最小)性质和构建算法,并在最小线序划分框架内研究时态拟序结构基于增量式更新的插入和删除算法.其次,研究了时态拟序结构应用——引入基于拟序扩展集的时态数据索引 TQOindex.该索引适用于磁盘(外存)数据管理,可在常规数据库平台上有效使用.其增量式更新机制可应用于“大数据”的动态索引技术.另外,对TQOindex进行了基本仿真,实验结果表明了该工作的可行性和有效性.提出的时态拟序数据结构着眼于新型数据,如语义数据、XML数据和移动对象数据中时态处理与整合机制,相应的工作具有较为广泛的应用扩展性.