对内存分布式列式数据库查询及优化探析

文章深入分析了基于内存的分布式列式数据库查询优化系统,指出了查询的基本流程与技术应用,以期通过查询优化的实现,有效促进数据库建设的不断完善,提升其应用水平。

基于内存的分布式列式数据库查询优化研究

伴随网络信息技术的发展基础,数据库应用技术已经在诸多行业领域得到广泛应用,查询引擎是数据库的重要组成部分,对数据库应用性能进行衡量的重要标准便是其查询引擎的工作效率。本文通过对基于内存的分布式列式数据库查询优化进行深入探究,分析数据库查询的相关技术应用、数据库查询的基本流程、基于内存的分布式列式数据库查询优化、查询优化的实现,旨在促进数据库建设和应用水平的共同提升。

面向分布式列式存储的轨迹大数据k近邻查询

针对轨迹大数据的高效点-轨迹k近邻(point to trajectory k nearest neighbor, P2Tk NN)查询处理需求,提出了一种融合时空剖分和轨迹分段的轨迹组织方法,其核心思想是在对轨迹作时间剖分的基础上,利用离散全球网格系统(discrete global grid system, DGGS)在空间上进行再次剖分,从而利用两次剖分得到的时空单元编码来索引落入其中的轨迹片段。在此基础上利用分布式列式存储技术设计了面向轨迹大数据的P2Tk NN查询处理框架,提出了一种顾及轨迹数据空间分布的自适应空间单元搜索算法,即通过分析轨迹数据在给定时间约束下的空间分异特征,动态调整空间单元的搜索步长,从而提升了轨迹稀疏区域的处理效率。针对亿级轨迹的实验结果表明,该方法适用于轨迹大数据的P2Tk NN查询处理,在轨迹稠密与稀疏区域的平均查询响应时间均小于1 s。

高效分布式数据稽核系统实现方案

电信信息化系统间数据交互频繁,各个边界系统间经常需要进行大量的数据正确性稽核。文章从数据建模和系统架构方面介绍了一种基于分布式处理框架、分布式缓存和分布式数据存储组件的高性能通用数据稽核系统建设方案。该方案采用了移动互联网时代的最流行的开源技术框架,期望通过新模式的引入使得传统电信信息化系统在移动互联网时代转型过程中焕发巨大能量和活力。

自然资源大数据快速服务平台关键技术的研究与实现

目前行业内普遍存在难以实现海量空间数据快速服务(包括快速存取、显示、检索、分发和在线服务)的难题,制约了自然资源数据的共享应用。针对上述问题,本文提出了一套"基于分布式列式数据库和Hilbert空间编码规则优化海量空间数据的存取、检索、显示效率"的解决方案,对其具体技术路线进行了详细阐述,并进一步介绍了大数据快速服务平台研发和推广情况。本文旨为满足新时代经济社会发展对海量空间信息快速服务的迫切需求。