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上传时间: 2021-03-03
详细说明：越来越多的实时应用程序需要处理高密度流数据上的动态连续查询。 传统的数据和查询索引方法通常不会在维护或空间上花费过多的成本。 针对这些问题，本研究首先提出了一种通过将自适应单元和KDB树融合的新索引结构，即CKDB树。 在支持动态连续的CKDB树的基础上开发了一种单元树索引方法查询。 该方法显着降低了空间成本，并随着数据量的增加而很好地扩展。 力求提供一个过滤大量蒸汽数据的可扩展解决方案，本研究探索了利用现代通用方法的可行性在图形处理器（GPGPU）上进行计算。 基于CKDB树的方法已扩展为可操作在CPU（主机）和GPU（设备）上都可以。 GPGPU辅助方法在执行时在主机上执行查询索引在设备上以大规模并行方式流式传输数据过滤。 这两个异构任务并行执行，并且隐藏了主机和设备之间的流数据传输延迟。 实验结果表明（1）CKDBtree 与基于单元的索引结构相比，可以将空间成本平均降低60％，（2） CKDB树在均匀，倾斜的情况下平均优于传统KDB树分别66％，75％和79％ 和更新数据方面的偏斜数据，以及（3）GPGPU辅助方法极大地改进了该方法。 CKDB树仅支持单个Kepler GPU，
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