在空间数据库范围骨料处理

区域聚集处理空间数据库雨菲涛和季米特里斯Papadias AbstractA范围概括约下降一个超矩形例如点信息汇总查询返回这些点，而不是它们的具体IDS总数

区域聚集处理空间数据库雨菲涛和季米特里斯Papadias AbstractA范围总结关于点落在一个超矩形如这些点，而不是它们的具体总数IDS本文的研究，有效地解决这些查询和空间索引信息汇总查询返回

不确定数据的大量在许多新颖的和重要的应用，例如传感器数据分析和移动数据管理的概率的阈值范围内在骨料PTRA查询检索汇总大约满足相对于一个范围的查询给定的概率阈值的不确定的对象的信息

在空间数据库范围骨料RA查询提出了一种其中用户在给定的范围感兴趣的摘要信息有关对象，而不是单独的对象。因此一个RA查询在返回的聚集值对象合格音响ED对于给定的范围内。为了ÈFFI ciently过程中的场景RA查询通常聚集在

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thermore这个问题也是迪erent从区域聚集查询17在这个意义上，我们没有一个已知的查询矩形，而是要发现数据中的空间D1 D2的MaxRS问题，图1的情况下最好的矩形在实践中可以有多种设施，应具有一定规模的区域对于有关

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聚合函数采用一组元组，并返回该概括包含在该组的信息的单个值元组时空聚集查询第一检索满足一个时空查询谓词并返回集合信息例如合格对象

2012年7月48读取可扩展算法最大化距离和空间数据库PDF条中的可用VLDB捐赠511论文集·我们如何衡量读

在传感器网络支持空间集聚之二Di FF erent接近数据库系统分布式空间骨料加工proaches骨料加工这些作品集中于电子FFI cient传统运营商总加工文学空间数据库还主要

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在传感器网络聚合函数的精确计算在数据库领域中，提出了数据库系统的总处理许多方法，这些作品集中在文学的英法fi cient处理的空间数据库还主要集中于利用区位数据流的Voronoi单元

预测范围聚集PRA查询是时空数据库最近研究的一个重要课题研发已经开发的PRA查询方法，其搜索共用移动对象的索引，以获得准确的结果和2种的估计方法，其中利用近似技术来准确1层的方法两大类

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The Rtree is known to be one of the most popular index structures to efficiently process window queries in spatial databases Intuitively the aggregate Rtree aRtree improves the Rtree’s performance in range sum queries by storing in each intermediate entry preaggregated sums of the objects in the subtree Fig 1 shows an example of an aRtree

Let O be a set of objects aka points in 2D space ℝ 2 where ℝ represents the real domain Each object o ∈ O is associated with a positive value w o as its nonnegative values d 1 and d 2 the goal of the maximizing range sum MaxRS problem is to place a d 1 × d 2 rectangle r in ℝ 2 to maximize the covered weight of r defined as

2013年1月1日·约骨料加工范围查询远程空间数据库为克服本文应用正polygonbased搜索算法RPSA的修订版本这些困难约为搜索范围汇总查询结果通过远程空间数据库

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2015年6月16日·这种发展激励的网页内容的高级空间基于关键字的查询以前的研究主要集中在个别TOPK空间Web对象最的检索研究满足查询指定位置和

在远程空间数据库支持聚合查询范围从1个巨大安道尔大的数据库数量和2型有限的访问接口苏FF ERS本文应用常规基于多边形搜索算法RPSAtoe FF ectively解决这些问题

本文试图以评估现有的NoSQL数据库“的MongoDB”与与空间延伸“PostGIS的”一个SQL数据库在一系列数据集的两个问题的空间和聚合查询其内置空间功能具有不同的功能计数性能

一套涵盖各汇集点算法使用策略，让每个查询点候选任务点，然后将任务分配到查询点2任务结束阶段获得候选任务点集和任务，为每个查询后总关键词集点着如何Nd中的最佳路线这个阶段处理

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