免费论文摘要：面向Key-Value数据库的多维索引本领

跟着云计划及大数据期间的到来使得，保守的联系数据库难以应付大数据期间洪量的数据量，百般的数据典型以及搀杂的查问需要带来的挑拨。所以NoSQL数据库获得了赶快的兴盛，爆发了比方Hbase，Cassandra，MongoDB等一系列特出的NoSQL数据库产物。Key-Value数据库动作个中最重要的典型获得了普遍的运用。但是因为暂时重要的Key-Value数据库的常常只扶助大略的鉴于主键的查问，而没辙高效的处置面向洪量多维数据的范畴和kNN查问等搀杂查问的需要，感化了Key-Value数据库的进一步运用与兴盛。正文对准暂时Key-Value数据库生存的这一题目，开始接洽了Key-Value数据库的特性与关系本领，中心领会和归纳了Key-Value数据库索引本领的接洽近况，觉得引导这一题目的要害是Key-Value数据库不足高本能的扶助索引体制。而后，正文经过接洽提出了一个面向Key-Value数据库的散布式索引本领（Sliced Pyramid Index for Key Value Stores，SPKV），该本领的中心是分片金子塔索引体制（SP-Index），该体制中心是对准典范金字塔索引本领的控制性，贯串暂时运用的特性按照更多维度的消息对多维空间举行了更精致的分别，缩小了查问进程中过滤候选点的开支，明显普及了查问本能；在上述接洽截止的普通上，正文安排实行了一个面向Key-Value数据库的高可用可扩充的散布式索引体例，并给出了该体例的安排计划与实行详细，使得Key-Value数据库不妨高本能的实行在洪量多维数据集上的多项搀杂查问功效。结果，正文对分片金字塔索引体例举行了试验考证，试验数据表白正文所提出的索引本领比拟其余对准Key-Value数据库的索引本领在查问本能上具备鲜明的上风。而且将索引带来的特殊开支遏制在不妨接收的范畴内。鉴于多种数据集下的尝试截止，正文结果计划了本本领的参数安排计划和最好运用场景。

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