【摘 要】
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在分布式系统中,覆盖查询对保持文件的完整性以及数据的一致性有重要的作用。目前,覆盖查询主要是利用树结构完成,如DST或R-Tree。然而当系统中单个结点或者总的结点数都骤增
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在分布式系统中,覆盖查询对保持文件的完整性以及数据的一致性有重要的作用。目前,覆盖查询主要是利用树结构完成,如DST或R-Tree。然而当系统中单个结点或者总的结点数都骤增时,该结构的数据索引会变得非常庞大,而且查询一般会受限于全局索引的速度,影响查询效率。布鲁姆过滤器(Bloom Filter)是一种能够简洁表示集合并支持快速查询的数据结构,广泛应用于数据库、网络和分布式系统。布鲁姆过滤器的查询操作不直接依赖于存储的数据规模大小,数据元素的增加并不会直接影响查询效率。布鲁姆过滤器虽然对离散数据的存储有很高的效率,但是对直接利用该结构存储范围规则还没有很好的解决办法,而覆盖查询需要存储范围规则,因此这给利用布鲁姆过滤器设计覆盖查询带来了挑战。本文主要研究成果如下:针对布鲁姆过滤器不能直接存储范围规则,将计数布鲁姆过滤器与链表相结合,提出了一个BFrange结构以支持覆盖查询。为了使BFrange结构能存储范围规则,将范围规则转化为前缀元素集合,并提出前缀编码算法,该算法能够将任意前缀转化为唯一对应的二进制串。实验结果验证了BFrange不仅能支持准确的覆盖查询,而且查询时间与存储的规则个数无关,相对于R-Tree查询算法,大大提高了查询效率。为了进一步提高覆盖查询效率,对范围规则进行分级处理,将范围规则转化为<基准倍数,前缀>元素集合。提出一种分级编码算法,能将<基准倍数,前缀>转化为唯一二进制串,并通过理论证明了该编码算法的唯一性。基于分级编码算法,提出Hie-BFrange结构来存储分级范围规则并支持快速覆盖查询。实验结果表明,相比BFrange结构,Hie-BFrange结构能够进一步提高查询效率,提升用户体验。
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