空间文本数据流上连续查询评估技术综述

摘要：

空间文本数据流上连续查询(CQST)在基于位置的服务中应用广泛,其在不断更新的数据流上,持续监控满足空间和文本约束的结果.为了将数据流中的对象尽快匹配给CQST,在CQST上构建高效的过滤技术是关键.CQST查询评估方法——为查询选取恰当的空间文本索引,构建高效的过滤策略提升索引的空间文本过滤性能,为数据流中到来的对象过滤大量不相关的查询,避免高昂的验证代价,提高对象与查询的匹配效率.现有工作利用有限的空间索引和文本索引构建空间文本混合索引,其评估性能差异取决于采用的过滤策略,即提升索引过滤性能的技术.以现有CQST查询优化技术为主要研究对象,对评估CQST的流程以及存在的挑战进行了介绍;对在中央服务器及分布式集群上评估CQST的空间过滤技术及文本过滤技术进行综述比较,包含采用的空间文本混合索引,为提升索引过滤性能采用的空间过滤策略、文本过滤策略及二者的结合机制,分析总结其利弊,讨论评估CQST未来可能的研究方向.

关键词：空间文本查询、连续查询、过滤策略、数据流

所属期刊栏目：15

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发计划

在线出版日期：2021-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：631-640