文献

J-GLOBAL ID：201702284527788859   整理番号：17A0068515

データ関連に基づく分散オブジェクトエージェントデータベース分割手法【JST・京大機械翻訳】

Data correlation-based partition approach for distributed deputy database

著者 (4件)： Wang Min (Computer School, Wuhan University) ,  Peng Chengchen (Computer School, Wuhan University) ,  Li Rongrong (Computer School, Wuhan University) ,  Peng Yuwei (Computer School, Wuhan University)
資料名： Huadong Shifan Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Huadong Shifan Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
号： 5  ページ： 45-55  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2921A  ISSN： 1000-5641  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： オブジェクト代理データベースは複雑な情報管理能力を持つ先進的なデータベースシステムであり、データ量の急増に伴い、その分散ストレージを実現することは非常に重要である。しかし、対象代理データベース中のデータには強い関連性があり、従来のデータ分割方式に従って分散ストレージを行うと、検索効率が低下する。この問題を解決するために,本論文は,関連性に基づく効率的データ分割法を提案した。まず第一に,関連オブジェクトをエージェントレベルに従ってクラスタ化し,各クラスタは1つのファイルに対応する。次に,対象簇のパターン特徴と意味特徴を抽出し,クラスタ化アルゴリズムを用いて,オブジェクトクラスタをK個の部分集合に分割した。本論文で提案した方式とランダム分散メモリ方式の比較実験を行い,結果は,この方式がクエリ効率において明白な利点を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ化 ,  分散メモリ ,  クラスタ ,  *データベース ,  比較試験 ,  アルゴリズム ,  検索効率 ,  *分割法 ,  部分集合
準シソーラス用語： クエリー ,  分散ストレージ ,  データ量 ,  データベースシステム ,  *分散オブジェクト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： distributed ,  object deputy database ,  correlation ,  data partition ,  object cluster

分類 (1件)： データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分散オブジェクト ,  エージェント ,  データベース ,  分割手法