物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲及管理分析(ppt72頁)-wenkub.com
2025-01-19 19:18 本頁面
【正文】 部分物化 ? 某一類型的文件非常少，這樣的事件將產(chǎn)生少量非空單元， ? 使得其他大部分立方體單元為空。 不預先計算任何的方體（不物化， No Materialization） ? 當總的數(shù)據(jù)量很大時，那查詢的結(jié)果集也會很大， ? 在線計算將需要很長的時間，從而導致無法忍受的響應時間， ? 在海量數(shù)據(jù)情況下，該策略是不可取的 部分物化 ? 提供了存儲空間和響應時間的有效折衷。 ? 缺點：完全物化時間復雜度是維度的指數(shù)，隨著維度的增大，將發(fā)生困難。 ? 將它定義為一個四元組 D， M， A， f，這四個組件分別表示數(shù)據(jù)立方體的特征 數(shù)據(jù)立方體 ? 在典型的 OLAP應用中，存在一個中心關系或數(shù)據(jù)集合，稱作事實表。 多版本文件更新系統(tǒng) ? CVFS提出兩種有效節(jié)省空間的 version元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)， ? 對于 inodes和 indirect blocks采用 Journalbased元數(shù)據(jù)， ? 而對于目錄采用 Multiversion B樹，有效地節(jié)省了 version占用的空間。 ? 延遲刪除的策略是將更新信息立即插入，而舊的對象信息不會立即刪除， ? 而是使用某種策略將未刪除的索引信息緩存起來以便區(qū)分新舊數(shù)據(jù)，直到緩沖區(qū)滿或者其它情況下才進行刪除操作 批量操作 ? R樹的批量插入策略是當前研究的熱點之一。 ? R樹及其變體在空間索引結(jié)構(gòu)中占據(jù)主導地位， R樹更新 ? 傳統(tǒng)的空間索引的研究主要考慮靜態(tài)數(shù)據(jù)， ? 只關注高效的查詢處理， R樹的更新性能很差， ? 不能直接用于頻繁更新的應用環(huán)境 R樹更新 ? 存儲系統(tǒng)下元數(shù)據(jù)的更新是很頻繁的， ? 直接對索引的修改會產(chǎn)生大量的磁盤操作并可能引起索引結(jié)構(gòu)的不平衡。 ? 但是， R樹不能有效地支持點查詢。 Bloom filter ? 在判斷 y是否屬于這個集合時，我們對 y應用 k次哈希函數(shù)，如果所有 hi(y)的位置都是 1（ 1≤i≤k），那么我們就認為 y是集合中的元素，否則就認為 y不是集合中的元素。 Bloom filter ? 為了表達 S={x1, x2,… ,xn}這樣一個 n個元素的集合，Bloom Filter使用 k個相互獨立的哈希函數(shù)（ Hash Function），它們分別將集合中的每個元素映射到{1,… ,m}的范圍中。而在能容忍低錯誤率的應用場合下， Bloom Filter通過極少的錯誤換取了存儲空間的極大節(jié)省。但正因為區(qū)域之間有重疊，空間索引可能要對多條路徑進行搜索后才能得到最后的結(jié)果。 ? 每個對象元組都有一個唯一的標識符，可通過這些標識符來檢索對象元組。 ? 索引結(jié)構(gòu)是完全動態(tài)的；插入、刪除和查找操作能同時進行而且不需要定期地對樹的結(jié)構(gòu)進行重新組織 相關研究工作 :B樹、 B樹、B+樹、 B*樹 ? B樹 即二叉搜索樹： （ Left和 Right）； ； 于其關鍵字的子樹，右指針 指向大于其關鍵字的子樹； 如： B樹 ? B樹的搜索，從根結(jié)點開始，如果查詢的關鍵字與結(jié)點的關鍵字相等，那么就命中；否則，如果查詢關鍵字比結(jié)點關鍵字小，就進入左兒子；如果比結(jié)點關鍵字大，就進入右兒子；如果左兒子或右兒子的指針為空，則報告找不到相應的關鍵字； ? 如果 B樹的所有非葉子結(jié)點的左右子樹的結(jié)點數(shù)目均保持差不多（平衡），那么 B樹的搜索性能逼近二分查找；但它比連續(xù)內(nèi)存空間的二分查找的優(yōu)點是，改變 B樹結(jié)構(gòu)（插入與刪除結(jié)點）不需要移動大段的內(nèi)存數(shù)據(jù)，甚至通常是常數(shù)開銷； B樹 是一種多路搜索樹（并不是二叉的）： M個兒子；且 M2； [2, M]； [M/2, M]； M/21（取上整）和至多 M1個關鍵字；（至少 2個關鍵字） =指向兒子的指針個數(shù) 1； ： K[1], K[2], … , K[M1]；且 K[i] K[i+1]； ： P[1], P[2], … , P[M]；其中 P[1]指向關鍵字小于 K[1]的子樹， P[M]指向關鍵字大于 K[M1]的子樹，其它 P[i]指向關鍵字屬于 (K[i1], K[i])的子樹； ； 如：（ M=3） B樹 B樹 B+樹是 B樹的變體，也是一種多路搜索樹： B樹同，除了： ； P[i]，指向關鍵字值屬于 [K[i], K[i+1])的子樹（ B樹是開區(qū)間）； ； ； 如：（ M=3） B+樹 ? 是 B+樹的變體，在 B+樹的非根和非葉子結(jié)點再增加指向兄弟的指針； ? B*樹定義了非葉子結(jié)點關鍵字個數(shù)至少為 (2/3)*M，即塊的最低使用率為 2/3（代替 B+樹的 1/2）； B+樹的分裂：當一個結(jié)點滿時，分配一個新的結(jié)點，并將原結(jié)點中1/2的數(shù)據(jù)復制到新結(jié)點，最后在父結(jié)點中增加新結(jié)點的指針； B+樹
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