基于KDB树的RFID事件聚合过滤算法

分析RFID中间件查询数据的特点,提出一种对查询数据聚合转换的方法,减少查询索引的存储空间和数据插入时间。分析和比较已有多维查询索引的各方面性能,将多维索引KDB-tree应用到RFID中间件中。实验结果表明,KDB树索引在存储空间成本、数据插入成本和查询时间成本3个方面的综合性能最佳,在点查询上,KDB-tree只须单路径遍历索引树,数据查询时间少于其他方法。

CKDB-Tree:一种有效的高维动态索引结构

在高维数据空间中提出了一种新的索引结构:CKDB-Tree(Compact KDB-Tree),该索引结构采用一种新的分裂策略,在进行分裂时,引入插入安全点和删除安全点的概念,不仅考虑到将来的数据,而且对已经进行索引的数据也进行考虑;给出了CK-DB-Tree的定义以及节点结构的特点,针对CKDB-Tree,给出了相应的插入、查找、删除操作的算法;对该索引结构的存储性能进行定量分析和推理;最后经实验证明,CKDB-Tree是高维空间中一种有效的动态索引结构。