【摘 要】
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大数据时代的到来给传统的数据查询带来了性能挑战,即使查询算法有着O(n)的线性复杂度,但当n极大时其时间开销也难以满足用户需求。在很多实际应用中,人们并不需要精确的查询
【机 构】
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辽东学院信息工程学院,东北大学计算机科学与工程学院,东北大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672143,61433008)资助
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大数据时代的到来给传统的数据查询带来了性能挑战,即使查询算法有着O(n)的线性复杂度,但当n极大时其时间开销也难以满足用户需求。在很多实际应用中,人们并不需要精确的查询结果,但要求在给定时间内完成查询,因此可适当牺牲查询精度以满足性能约束。采样查询通过约简查询范围来提高查询性能,现有的采样方法多针对特定的算法和特定的应用场景,缺乏大数据环境下一般性的采样查询方法以及保证性能和精度的研究。文中研究大数据环境下列存储的采样查询处理,从数据划分和数据采样两方面改进大数据的查询效率。提出了基于加速比和势分布的采样
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