星空缓存：一种加速Skyline查询的语义缓存方法
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2011-06-13 v2
摘要
多准则决策因skyline查询的出现而成为可能。然而，对高维数据集处理此类查询仍然是一项耗时的任务。因此，实时应用是不可行的，特别是对于数据集在线到达的非索引skyline技术。在本文中，我们提出了一种缓存机制，该机制利用先前skyline查询的语义来改进新查询的处理时间。除了精确查询之外，利用这种特殊语义还可以加速相关查询。我们通过生成保证在skyline集合中的部分结果集来实现这一点。我们还提出了一种用于高效组织缓存查询的索引结构。在合成和真实数据集上的实验表明了所提方法的有效性和可扩展性。
引用
@article{arxiv.1106.1811,
title = {Caching Stars in the Sky: A Semantic Caching Approach to Accelerate Skyline Queries},
author = {Arnab Bhattacharya and B. Palvali Teja and Sourav Dutta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1106.1811},
year = {2011}
}
备注
11 pages; will be published in DEXA 2011