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Improving the Query Performance of High-Dimensional Index Struct

Improving the Query Performance of High-Dimensional Index Struct

陈重丶
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在本文中,我们提出了一种新的高维体积加载技术索引是多媒体数据库的重要组成部分系统。因为建立一个大额的指数是非常低效的对于通过动态插入单个对象的数据,人们对批量装载技术.与以前的方法相反,我们的技术对完整数据集的先验知识,以改进两种结构时间和查询性能.我们的算法在一个类似于快速排序算法,具有o(N log N)的平均运行时复杂度。我们另外通过优化边界形状来提高查询性能通过完全避免重叠,并通过在磁盘上对页面进行聚类。我们分析表明,分裂策略通常用于动态指数结构,将数据空间拆分为50%-位数,会导致查询性能不佳在高维空间。因此,我们使用复杂的不平衡分割策略,这将导致更好的空间分割。详尽的试验评估结果表明,我们的技术显然优于这两种经典指数构建和具有竞争力的批量装载技术。与之相比动态指数的构建我们达到了588的加速系数时间。所构建的索引导致的页面访问次数减少了16.88倍并且在查询处理中的速度(实时)高达198倍.
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