公开(公告)号：CN103678550A

公开(公告)日：2014-03-26

申请号：CN201310648180.X

申请日：2013-12-04

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈丹伟 ,  庄俊

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30327

Abstract: 本发明公开一种基于动态索引结构（DC-Tree）的海量数据实时查询方法，该方法是将海量多维数据集降维，支持高空间效率低查询时间的方法，并支持分布式冗余存储，从而提升了传统分布式机制中数据分配的效率，适应大规模数据的处理；该方法包括：多维数据记录DR通过MasterNode中Z Curve映射函数fz，生成降维结果集S；MasterNode选定k个哈希函数，通过Bloom Filter对结果集S进行映射，生成节点集NN；更新数据记录DR，对节点集NN中每个元素实行动态构建；用户User查询MDS结果，通过步骤1、步骤2获得节点集NN，启用并行查询方法；用户User对节点集NN中所有访问节点的结果集进行聚合，得到最终查询结果Rset。

公开(公告)号：CN103678550B

公开(公告)日：2017-02-08

申请号：CN201310648180.X

申请日：2013-12-04

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈丹伟 ,  庄俊

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开一种基于动态索引结构（DC-Tree）的海量数据实时查询方法，该方法是将海量多维数据集降维，支持高空间效率低查询时间的方法，并支持分布式冗余存储，从而提升了传统分布式机制中数据分配的效率，适应大规模数据的处理；该方法包括：多维数据记录DR通过MasterNode中Z Curve映射函数fz，生成降维结果集S；MasterNode选定k个哈希函数，通过Bloom Filter对结果集S进行映射，生成节点集NN；更新数据记录DR，对节点集NN中每个元素实行动态构建；用户User查询MDS结果，通过步骤1、步骤2获得节点集NN，启用并行查询方法；用户User对节点集NN中所有访问节点的结果集进行聚合，得到最终查询结果Rset。