【摘 要】
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时序数据是工业新发展的关键,其中针对时序数据的聚合操作成为主要的应用场景之一。传统关系型数据库不足以支撑海量的时序数据,而现有的NoSQL数据库对时序数据的聚合操作显
【机 构】
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清华大学软件学院,清华信息科学与技术国家实验室筹
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61325008)
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时序数据是工业新发展的关键,其中针对时序数据的聚合操作成为主要的应用场景之一。传统关系型数据库不足以支撑海量的时序数据,而现有的NoSQL数据库对时序数据的聚合操作显得低效耗时。该文提出了一种结合概要表和线段树思想的支持时序数据聚合操作的高效索引机制,并实现了基于这种索引机制的查询算法。该查询算法将概要表的思想引入NoSQL中,缩小了待查询数据集,并通过在概要表上建立概要森林的形式,将最坏情况下的待查询数据集进一步缩小为索引个数的lbn倍。此外,该算法通过计算直接定位出待查询的一系列索引数据,有效避免了一般树形结构的递归遍历操作,减少了大量的磁盘开销。最后,通过与一般索引机制的查询对比实验,验证了该索引机制的可用性和高效性。
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