在许多应用领域中,top-k查询是一种十分重要的操作,它根据给定的评分函数在潜在的巨大的数据空间中返回k个最重要的对象。不同于传统的TA算法,NRA算法只需要顺序读就可以处理top-k查询,从而适合于随机读受限或不可能的场合。文中详细地分析了NRA算法的执行行为,确定了增长阶段和收缩阶段中每个文件需要扫描的元组个数。文中发现在海量数据环境中,NRA在增长阶段需要维护大量的候选元组,严重影响了算法的执行效率。所以,文中提出一种新的海量数据上的top-k查询算法TKEP,该算法在查询的增长阶段就执行早剪切,从而大大减少增长阶段需要维护的候选元组。文中给出了早剪切操作的数学分析,确定了早剪切操作的理论和实际剪切效果。据作者所知,该文是第一篇提出在top-k查询的增长阶段执行早剪切的文章。实验结果表明,和传统的NRA相比,TKEP在增长阶段维护的元组数量减少3个数量级,需要的内存量减少1个数量级,TKEP算法获得1个数量级的加速比。