分片位图索引:一种适用于云数据管理的辅助索引机制
云计算技术的快速发展为海量数据的存储和管理提供了可能。然而，由于存储模型的根本改变，传统关系数据库管理系统中成熟的索引技术既不能直接应用于海量数据的处理，也无法被简单地迁移到云计算环境中。通过分析对比辅助索引在云环境中的两种截然不同的基本逻辑结构，即集中式方案与分布式方案，在吸收两者的优势并规避其弱点的基础上，提出了具有良好可扩展性的分片位图索引机制，从而对云环境中海量数据的检索任务提供高效的支持。通过充分利用云环境中的并行计算资源，使单条查询的响应速度得到提升；与此同时，局部节点根据其所掌握的全局信息规避了不必要的检索开销从而使大量请求并发到达时的查询吞吐量得以保证。在真实数据上进行实验的结果表明，分片位图索引的查询性能大大优于其它方法。
海量数据 存储管理 云计算技术 辅助索引机制
MENG Bi-Ping 孟必平 WANG Teng-Jiao 王腾蛟 LI Hong-Yan 李红燕 YANG Dong-Qing 杨冬青
Key Laboratory of High Confidence Software Technologies(Peking University)of Ministry of Education, 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京 100871;北京大学信息科学技术学院 北京 100871 Key Laboratory of Machine Perception(Peking University)of Ministry of Education, Beijing 100871; Sch 机器感知与智能教育部重点实验室(北京大学) 北京 100871;北京大学信息科学技术学院 北京 100871
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2306-2316
2012-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）