With the growing popularity of smart devices, various location based services have been providing to users. Recently, some location based social applications that combine social services and location based services have been emerged. The demands of a k-nearest neighbors(k-NN) query which finds k closest locations from a user location are increased in the location based social network services. In this paper, we propose an approximate k-NN query processing method for fast response time in a large number of users environments. The proposed method performs efficient stream processing using big data distributed processing technologies. In this paper, we also propose a modified grid index method for indexing a large amount of location data. The proposed query processing method first retrieves the related cells by considering a user movement. By doing so, it can make an approximate k results set. In order to show the superiority of the proposed method, we conduct various performance evaluations with the existing method.
With the increasing demands of information sharing and searches via the web, the web search engine has drawn much attention. Although many researches have been done to solve technical challenges to build the web search engine, the issue regarding its query processing system is rarely dealt with. Since the software architecture and operational schemes of the query processing system are hard to elaborate, we here present related techniques implemented on a commercial system. The implemented system is a very large-scale system that can process 5-million user queries per day by using index files built on about 65-million web pages. We implement a multi-level cache scheme to save already returned query results for performance considerations, and the multi-level cache is managed in 4-level cache storage areas. Using the multi-level cache, we can improve the system throughput by a factor of 4, thereby reducing around 70% of the server cost.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.6
s.44
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pp.289-298
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2006
Many researches are going on with regard to issues and problems related to mobile database systems, which are caused by the weak connectivity of wireless networks, the mobility and the portability of mobile clients. Mobile computing satisfies user's demands for convenience and performance to use information at any time and in any place, but it has many problems to be solved in the aspect of data management. The purpose of our study is to design Mobile Continuous Query Processing System(MCQPS) to solve problems related to database hoarding, the maintenance of shared data consistency and the optimization of logging, which are caused by the weak connectivity and disconnection of wireless networks inherent in mobile database systems under mobile client server environments. We proved the superiority of the proposed MCQPS by comparing its performance to the C I S(Client-Intercept-Slaver) model. In Addition, we experiment on proposed index structure and methodology in various methods.
Since XML emerged as a standard for data exchange on the web, it has been established as a core component in e-Commerce and efficient query processing over XML data in ubiquitous computing environment has been also receiving much attention. Recently, the techniques were proposed whereby an XML document is fragmented into XML fragments to be streamed and the mobile clients receive the stream while processing queries over it. In processing queries over an XML fragment stream, the average access time significantly depends on the order of fragments in the stream. As such, for query performance, an efficient organization of XML fragment stream is required as well as the indexing for energy-efficient query processing due to the reduction of tuning time. In this paper, a technique of XML fragment stream organization based on query frequencies, fragment size, fragment access frequencies, and an active XML-based indexing scheme are proposed. Through implementation and performance experiments, our techniques were shown to be efficient compared with the conventional XML fragment stream organizations.
Complex queries such as path alld twig patterns have been the focus of much research on processing XML data. Structural join algorithms use a form of encoded structural information for elements in an XML document to facilitate join processing. Recently, structural join algorithms such as Twigstack and TSGeneric- have been developed to process such complex queries, and they have been shown that the processing costs of the algorithms are linearly proportional to the sum of input data. However, the algorithms have a shortcoming that their processing costs increase with the length of a queery. To overcome the shortcoming, we propose the segment join technique to augment the structural join with structural indexes such as the 1-Index. The SegmentTwig algorithm based on the segment join technique performs joins between a pair of segments, which is a series of query nodes, rather than joins between a pair of query nodes. Consequently, the query can be processed by reading only a query node per segment. Our experimental study shorts that segment join algorithms outperform the structural join methods consistently and considerably for various data sets.
The Pyramid-Technique is based on mapping n-dimensional space data into one-dimensional data and expresses it as a B+-tree. By solving the problem of search time complexity the pyramid technique also prevents the effect of "phenomenon of dimensional curse" which is caused by treatment of hypercube range query in n-dimensional data space. The SPY-TEC applies the space division strategy in pyramid method and uses spherical range query suitable for similarity search so that Improves the search performance. However, nearest neighbor query is more efficient than range query because it is difficult to specify range in similarity search. Previously proposed index methods perform well only in the specific distribution of data. In this paper, we propose an efficient searching technique for nearest neighbor object using PdR-Tree suggested to improve the search performance for high dimensional data such as multimedia data. Test results, which uses simulation data with various distribution as well as real data, demonstrate that PdR-Tree surpasses both the Pyramid-Technique and SPY-TEC in views of search performance.rformance.
This paper presents optimal configurations of multidimensional path indexes (MPIs) for the efficient execution of object-oriented queries in object databases. MPI uses a multidimensional index structure for efficiently supporting nested predicates that involve both nested attribute and class hierarchies, which are not supported by the nested attribute index using one-dimensional index structure such as $B^+$-tree. In this paper, we have analyzed the MPIs in the framework of complex queries, containing conjunctions of nested predicates, each one involving a path expression having target classes and domain classes substitution. First of all, we have considered MPI operations caused by updating of object databases, and the use of the MPI in the case of a query containing a single nested predicate. And then, we have considered the use of the MPIs in the framework of more general queries containing nested predicates over both overlapping and non-overlapping paths. The former are paths having common subpaths, while the latter have no common subpaths.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.10a
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pp.143-146
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2008
For tracing tag locations, a trajectories should be modeled and indexed in radio frequency identification (RFID) systems. The trajectory of a tag can be represented as a line that connects two spatiotemporal locations captured when the tag enters and leaves the vicinity of a reader. If a tag enters but does not leave a reader, its trajectory is represented only as a point captured at entry and we should extend the region of a query to find the tag that remains in a reader. In this paper, we propose an interval data model of tag's trajectory in order to solve the problem. For the interval data model. we propose a new index scheme called the IR-tree(Interval R-tree) and algorithms of insert and split for processing query efficiently. We also evaluate the performance of the proposed index scheme and compare it with the previous indexes.
In wireless and mobile environments, data broadcasting is recognized as an effective way for data dissemination due to its benefits to bandwidth efficiency, energy-efficiency, and scalability. In this paper, we address the problem of delayed query processing raised by tree-based index structures in wireless broadcast environments, which increases the access time of the mobile clients. We propose a novel distributed index structure and a clustering strategy for streaming XML data which enable energy and latency-efficient broadcast of XML data. We first define the DIX node structure to implement a fully distributed index structure which contains tag name, attributes, and text content of an element as well as its corresponding indices. By exploiting the index information in the DIX node stream, a mobile client can access the wireless stream in a shorter latency. We also suggest a method of clustering DIX nodes in the stream, which can further enhance the performance of query processing over the stream in the mobile clients. Through extensive performance experiments, we demonstrate that our approach is effective for wireless broadcasting of XML data and outperforms the previous methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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