Transformation-based Spatial Partition Join

공간 조인이란 주어진 공간 관계를 만족하는 공간 객체의 쌍들을 찾는 질의이다. 본 논문에서는 원공간상의 데이타를 이용하여 색인을 사용하지 않고 변환 공간(transform space) 상에서 공간 조인을 수행하는 새로운 알고리즘인 변환기반 공간 파티션 조인(transformation-based spatial partition join)을 제안한다. 기존 알고리즘들은 원공간(original space) 상에서 크기를 가지는 공간 객체를 다루기 때문에 공간 객체들의 복제를 필요로 하거나 상대적으로 공간 파티션이 복잡하여 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이에 반해 제안하는 알고리즘은 원공간 상의 크기를 가지는 공간 객체를 변환공간 상의 크기를 가지지 않는 점 객체로 별도의 추가비용 없이 변환 해석한 후에 공간 조인을 수행하기 때문에 공간 객체들의 복제가 필요 없고, 공간 파티션이 단순하여 성능이 향상되는 장점을 가진다. 다양한 실험을 수행한 결과, 제안하는 변환기반 파티션 조인은 기존 조인 알고리즘들과 비교하여 수행 시간 측면에서 20.5∼38.0% 더 우수한 성능을 보인다.22kc

Transformation-Based Spatial Partition Join

Spatial joins find all pairs of spatial objects that satisfy a given spatial relationship. In this paper, we present the Transformation-Based Spatial Partition Join algorithm (TSPI), a new spatial join algorithm that performs join in the transform space without using indexes. Since the existing algorithms deal with extents of spatial objects in the original space, they either need to replicate the spatial objects or have a relatively complex partition structure - resulting in degrading performance. In contrast, the Transformation-Based Spatial Partition join transforms objects in the original space into points in the transform space and deals only with points having no extents. The transformation does not incur any additional overhead. Thus, Our algorithm has advantages over existing ones in that (1) it obviates the need for replicating spatial objects, and (2) its partition structure is simple. As a result, it always has better performance compared to existing algorithms. Extensive experiments show that the Transformation-Rased Spatial Partition. join improves performance by 19.4-38.0% over the existing algorithms compared.11sciescopu