Model kosztowy x-BR-drzewa w przestrzennych bazach danych

• Autorzy: Gorawski M. , Bugdol M.

Warianty tytułu

EN

Cost model for x-BR-tree in spatial databases

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przestawiono model kosztowy x-BR-drzewa dla zapytań realizowanych w przestrzennych bazach danych. Model wyznacza koszt dla zapytań przestrzennych w bazach danych, rozumiany jako liczba dostępów do węzłów lub odczytów z dysku. Zaprezentowano wyniki testów, które pokazują dokładność analitycznych estymacji w porównaniu z rzeczywistymi wynikami.

EN

The paper proposes the cost model for spatial databases based on x BR-tree index. The model evaluates the cost for spatial queries in database, meant as a number of node accesses or disc reads. In addition, experimental results are presented, which shows the accuracy of analytical estimation compared with actual results.

Słowa kluczowe

PL

przestrzenne bazy danych; x-BR-drzewo; estymacja kosztów

EN

spatial database; x-BR-tree; cost estimation

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2008
• Tom: Vol. 29, nr 3A
• Strony: 5--17
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz.

Twórcy

autor

Gorawski M.

autor

Bugdol M.

• Politechnika Śląska, Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki, Instytut Informatyki Gliwice, ul. Akademicka 16, pokój 119,

Bibliografia

• 1. Gorawski M., Malczok R.: On Efficient Storing and Processing of Long Aggregate Lists. Proceedings of the 7th International Conference Data Warehousing and Knowledge Discovery (DaWak2005, LNCS 3589), Copenhagen. Denmark 2005
• 2. Vassilakopoulos M.. Manolopoulos Y.: Extemal Balanced Regular (x-BR) Trees: New Structure for Veiy Large Spatial Databases. Technical Report TR99-13.
• 3. Faloutsos C. Kamei I.:Beyond Uniformity and Independence: Analysis of R-trees Using the Concept of Fractal Dimension, In Proceedings of the 13th ACM Symposium on Principles of Database Systems (PODS), 1994.
• 4. Theodoridis Y., Sellis T.: A model for the Prediction of R-tree Performance. Proc. Symp. Principles of Database Systems, 1996.
• 5. Yu S., Atluri V.,. Adam N. R.: Selective View Materialization in a Spatial Data Warehouse. DaWaK 2005: s. 157-167.
• 6. Dellis E., Seeger B., Vlachou A.: Nearest Neighbor Search on Vertically Partitioued High-Dimensional Data. DaWaK 2005: s. 243-253.