3 research outputs found
The periodic table of data structures
http://sites.computer.org/debull/A18sept/p64.pdfPublished versio
Efficient bulk-loading methods for temporal and multidimensional index structures
Nahezu alle naturwissenschaftlichen Bereiche profitieren von neuesten Analyse- und Verarbeitungsmethoden fĂŒr groĂe Datenmengen. Diese Verfahren setzten eine effiziente Verarbeitung von geo- und zeitbezogenen Daten voraus, da die Zeit und die Position wichtige Attribute vieler Daten
sind. Die effiziente Anfrageverarbeitung wird insbesondere durch den Einsatz von Indexstrukturen
ermöglicht. Im Fokus dieser Arbeit liegen zwei Indexstrukturen: Multiversion B-Baum
(MVBT) und R-Baum. Die erste Struktur wird fĂŒr die Verwaltung von zeitbehafteten Daten,
die zweite fĂŒr die Indexierung von mehrdimensionalen Rechteckdaten eingesetzt.
StĂ€ndig- und schnellwachsendes Datenvolumen stellt eine groĂe Herausforderung an die Informatik
dar. Der Aufbau und das Aktualisieren von Indexen mit herkömmlichen Methoden (Datensatz
fĂŒr Datensatz) ist nicht mehr effizient. Um zeitnahe und kosteneffiziente Datenverarbeitung
zu ermöglichen, werden Verfahren zum schnellen Laden von Indexstrukturen dringend benötigt.
Im ersten Teil der Arbeit widmen wir uns der Frage, ob es ein Verfahren fĂŒr das Laden von MVBT
existiert, das die gleiche I/O-KomplexitÀt wie das externe Sortieren besitz. Bis jetzt blieb diese
Frage unbeantwortet. In dieser Arbeit haben wir eine neue Kostruktionsmethode entwickelt und
haben gezeigt, dass diese gleiche ZeitkomplexitÀt wie das externe Sortieren besitzt. Dabei haben
wir zwei algorithmische Techniken eingesetzt: Gewichts-Balancierung und Puffer-BĂ€ume. Unsere
Experimenten zeigen, dass das Resultat nicht nur theoretischer Bedeutung ist.
Im zweiten Teil der Arbeit beschÀftigen wir uns mit der Frage, ob und wie statistische Informationen
ĂŒber Geo-Anfragen ausgenutzt werden können, um die Anfrageperformanz von R-BĂ€umen zu
verbessern. Unsere neue Methode verwendet Informationen wie SeitenverhÀltnis und SeitenlÀngen
eines reprĂ€sentativen Anfragerechtecks, um einen guten R-Baum bezĂŒglich eines hĂ€ufig eingesetzten
Kostenmodells aufzubauen. Falls diese Informationen nicht verfĂŒgbar sind, optimieren
wir R-BĂ€ume bezĂŒglich der Summe der Volumina von minimal umgebenden Rechtecken der Blattknoten.
Da das Problem des Aufbaus von optimalen R-BĂ€umen bezĂŒglich dieses KostenmaĂes
NP-hart ist, fĂŒhren wir zunĂ€chst das Problem auf ein eindimensionales Partitionierungsproblem
zurĂŒck, indem wir die Daten bezĂŒglich optimierte raumfĂŒllende Kurven sortieren. Dann lösen
wir dieses Problem durch Einsatz vom dynamischen Programmieren. Die I/O-KomplexitÀt des
Verfahrens ist gleich der von externem Sortieren, da die I/O-Laufzeit der Methode durch die
Laufzeit des Sortierens dominiert wird.
Im letzten Teil der Arbeit haben wir die entwickelten Partitionierungsvefahren fĂŒr den Aufbau
von Geo-Histogrammen eingesetzt, da diese Àhnlich zu R-BÀumen eine disjunkte Partitionierung
des Raums erzeugen. Ergebnisse von intensiven Experimenten zeigen, dass sich unter Verwendung
von neuen Partitionierungstechniken sowohl R-BĂ€ume mit besserer Anfrageperformanz als
auch Geo-Histogrammen mit besserer SchÀtzqualitÀt im Vergleich zu Konkurrenzverfahren generieren
lassen