一种网格化高并发Skyline查询处理方法

为减少冗余支配测试对Skyline查询性能的影响并提高Skyline查询处理的效率,本文将测试单位扩大为网格,并设计了一种基于网格分层划分的Skyline查询方法.通过不断缩小Skyline点集所在网格的方式,使网格之间的支配关系与点支配关系重合,从而避免了点与点之间大量无效的支配测试,提升了Skyline查询处理的效率.方法中同一层的网格可并行计算,且层次计算过程可达到任意精度,适用于计算能力有限但对结果精度要求不高的场合.实验结果表明,方法与现有Skyline查询处理方式相比具有数据吞吐量大、响应速度快等特点,在拥有高性能GPU或多核CPU等高并发环境下其优势更为明显.

面向高维数据的Skyline查询处理技术研究

Skyline查询是一种基本的数据库操作,在推荐系统等多标准决策场景中有许多应用.随着数据量的迅速增长和信息技术的不断发展,原有的高纬数据Skyline查询算法存在着成本高、速度慢的问题.本文提出了新的基于网格划分的Skyline查询算法,该算法有效利用了新型CPU结构多线程能力增强的特点,提高了对硬件的利用效率.在基于网格划分的思想下,数据空间被划分为多个网格,以网格为单位检查支配关系,这样可以按网格进行修剪,而无需检查每个网格中的点.实验结果表明,本文提出的算法在多个方面都优于最先进的Skyline算法,尤其在计算时间上的优势最为明显.