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一种面向并行空间查询的数据划分方法 被引量:12
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作者 贾婷 魏祖宽 +1 位作者 唐曙光 金在弘 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第8期198-200,共3页
在并行空间数据库中,空间数据集在各计算节点是否聚集划分,对提高空间并行查询效率起着关键的作用。Oracle Spatial采用的基于格网的划分方法只考虑了数据集在各节点是否均衡划分,而未考虑空间数据的拓扑特征。基于空间数据聚集划分的目... 在并行空间数据库中,空间数据集在各计算节点是否聚集划分,对提高空间并行查询效率起着关键的作用。Oracle Spatial采用的基于格网的划分方法只考虑了数据集在各节点是否均衡划分,而未考虑空间数据的拓扑特征。基于空间数据聚集划分的目的,提出了一种基于K-平均聚类算法的空间数据划分方法。实验证明,该方法极大地提高了空间数据并行检索和查询效率。 展开更多
关键词 K-平均算法 聚类 数据划分 分布式并行计算环境
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