网格环境下基于流水线的多重相似查询优化
提出一种网格环境下基于流水线技术的分布式多重相似查询的优化算法(pipeline-based distributed similarity query processing,简称pGMSQ).首先,当用户提交若干个查询请求时,采用基于代价的动态层次聚类策略(dynamic query clustering,简称DQC)对其进行合并.然后在数据结点层,采用索引支持的向量集缩减方法快速过滤无关向量.最后,在执行结点层对候选向量执行求精操作返回结果向量.由于本查询采用了流水线技术,实验结果表明,该方法在提高查询性能的同时也提高了系统的吞吐量.
网格、多重查询优化、高维索引、数据分片
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TP311(计算技术、计算机技术)
the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60873022, 60903053;the Zhejiang Provincal Natural Science Foundation of China under Grant Nos.Y1080148, Y1090165;the Key Program of Science and Technology of Zhejiang Province of China under Grant No.2008C13082;the Key Project of Special Foundation for Young Scholars in Zhejiang Gongshang University of China under Grant No.Q09-7;the Open Fund Provided by State Key Laboratory for Novel Software Technology of Nanjing University of China 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放基金
2010-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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