【摘 要】
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针对大数据环境下完整性查询时间代价消耗过高的问题,提出了一种采用近似完整性查询方法的系统——Probery。Probery所采用的近似完整性查询方法不同于传统的近似查询,其近似
【机 构】
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东北大学软件学院,东北大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重大项目（61433008）, 国家自然科学青年基金资助项目（61202088）, 中国博士后科学基金面上项目（2013M540232）, 中央高校基本科研业务费专项（N120817001）, 教育部博士点基金资助项目（20120042110028）~~
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针对大数据环境下完整性查询时间代价消耗过高的问题,提出了一种采用近似完整性查询方法的系统——Probery。Probery所采用的近似完整性查询方法不同于传统的近似查询,其近似性主要体现为数据查全的可能性,是一种新型的数据查询方法。Probery首先将存入系统的数据划分为多个数据分段;然后,根据概率放置模型将各个数据分段的数据存储在分布式文件系统中;最后,对于给定的查询条件,Probery采用一种启发式查询方法进行概率查询。通过与其他主流的非关系型数据管理系统的查询性能进行比较,对Probery进行验证,
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