基于分配空间自学习的在线动态索引混合更新机制
针对索引维护时间和空间效率低的问题,提出了一种基于分配空间自学习的在线动态索引混合更新机制(on-line dynamic index hybrid update,ODIHU).ODIHU根据Zipf分布原理对长短列表数量分布进行估计,并采用基于历史分配空间的自适应学习机制对长短列表空间进行有效管理,然后对短列表采用立即合并更新方式,长列表采用上限Y相邻多路合并的更新方式维护,实现索引更新与查询性能的有效折中.理论分析及实验结果表明,ODIHU能有效地提高索引维护与更新过程中的空间效率、索引合并与查询时间效率.
海量数据 动态索引 混合更新机制 分配空间
Liu Xiaozhu 刘小珠 Peng Zhiyong 彭智勇
State Key Laboratory of Software Engineering(Wuhan University), Wuhan 430072; School of Automation, 软件工程国家重点实验室(武汉大学) 武汉430072;武汉理工大学自动化学院 武汉 430070 School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan 430072 武汉大学计算机学院 武汉 430072
国内会议
合肥
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2118-2130
2012-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）