Continuous Spatial Query Processing:A Survey of Safe Region Based Techniques

In the past decade, positioning system-enabled devices such as smartphones have become most prevalent. This functionality brings the increasing popularity of location-based services in business as well as daily applications such as navigation, targeted advertising, and location-based social networking. Continuous spatial queries serve as a building block for location-based services. As an example, an Uber driver may want to be kept aware of the nearest customers or service stations. Continuous spatial queries require updates to the query result as the query or data objects are moving. This poses challenges to the query efficiency, which is crucial to the user experience of a service. A large number of approaches address this efficiency issue using the concept of safe region . A safe region is a region within which arbitrary movement of an object leaves the query result unchanged. Such a region helps reduce the frequency of query result update and hence improves query efficiency. As a result, safe region-based approaches have been popular for processing various types of continuous spatial queries. Safe regions have interesting theoretical properties and are worth in-depth analysis. We provide a comparative study of safe region-based approaches. We describe how safe regions are computed for different types of continuous spatial queries, showing how they improve query efficiency. We compare the different safe region-based approaches and discuss possible further improvements

Continuous Intersection Joins Over Moving Objects

Abstract — The continuous intersection join query is computationally expensive yet important for various applications on moving objects. No previous study has specifically addressed this query type. We can adopt a naive algorithm or extend an existing technique (TP-Join) to process the query. However, they compute the answer for either too long or too short a time interval, which results in either a very large computation cost per object update or too frequent answer updates, respectively. This motivates us to optimize the query processing in the time dimension. In this study, we achieve this optimization by introducing the new concept of time-constrained (TC) processing. Further, TC processing enables a set of effective improvement techniques on traditional intersection join algorithms. With a thorough experimental study, we show that our algorithm outperforms the best adapted existing solution by several orders of magnitude. I

Consultas espaciales en entornos dinámicos.

Una base de datos espacio-temporal (BDET) extiende la tecnología de las bases de datos para que cualquier tipo de entidad móvil pueda ser representada en una base de datos, y provee lenguajes de consulta que permiten realizar consultas acerca de los movimientos de dichas entidades. Las BDET se pueden contemplar desde dos perspectivas: gestión de localización y datos espacio-temporales. La perspectiva de la gestión de localización considera las posiciones actuales y futuras de un conjunto de objetos móviles. La perspectiva de los datos espacio-temporales se centra en las posiciones pasadas de dichos objetos (histórica). En este proyecto nos centraremos en la perspectiva de la gestión de localización. Aquí se considera el problema de gestionar las posiciones de un conjunto de objetos representados en una base de datos (por ejemplo, una flota de barcos en una región del océano). Se almacena el vector de movimiento de cada objeto, en lugar de almacenar su posición actual. Este vector describe la posición del objeto como una función del tiempo. El método de acceso que utilizaremos en este proyecto para reflejar el carácter dinámico de los objetos es el TPR*-tree, que pertenece a la familia de los R-trees. Existen muchos tipos de consultas espaciales: encontrar al vecino más próximo, consultas de similitud, consultas de ventana, consultas basadas en el contenido, join espacial, etc. Las consultas espaciales convencionales carecen de sentido en entornos dinámicos, ya que los resultados devueltos pueden ser invalidados conforme los objetos se mueven. En este contexto, las consultas predictivas son aquellas que responden a preguntas sobre las posiciones actuales y futuras de los objetos dinámicos. Para poder responder a las consultas predictivas en estos entornos existen dos tipos de consultas: las consultas parametrizadas en el tiempo y las consultas continuas. Una consulta parametrizada en el tiempo devuelve el resultado actual de la consulta en el momento en que la consulta es realizada, el tiempo de expiración (es decir, el tiempo en que, debido al movimiento de los objetos o de la propia consulta, el resultado actual dejará de ser válido), y los objetos que producen la expiración (esto es, los objetos que dejan de o comienzan a pertenecer al resultado de la consulta) Un ejemplo de consulta parametrizada en tiempo podría ser encontrar todos los barcos bajo la influencia de una tormenta en los próximos 10 minutos. Una consulta continua debe ser evaluada y actualizada constantemente debido a los cambios que se producen tanto en la propia consulta como en los objetos de la base de datos, que son de naturaleza continua. El resultado de una consulta continua está compuesto de pares de la forma , donde cada resultado se devuelve junto con el intervalo de tiempo en que es válido. En este proyecto implementaremos algoritmos para índices TPR*-tree que den respuesta a algunas de estas consultas espaciales adaptadas a entornos dinámicos, como por ejemplo la consulta de ventana, la consulta de los k vecinos más próximos o la consulta de join espacial. A continuación se realizarán experimentos para evaluar su comportamiento y extraer conclusiones sobre sus posibles aplicaciones