[发明专利]一种并行的相互子空间Skyline查询方法

说明书

本发明公开了一种并行的相互子空间Skyline查询方法。该方法利用B+树索引的顺序访问方法，在并行查询环境中实现相互的子空间Skyline查询。在空间数据中，对所有数据对象的每个维度i建立一个B⁺树索引BDi‑tree以顺序访问该维度的坐标值。利用了B+树索引技术和距离优先的遍历策略，先求动态子空间Skyline，再求反向的子空间Skyline，实现了并行的相互子空间Skyline查询方法。使用者可根据指定的查询对象检索出相互的子空间数据对象，并提供最好的性能。

技术领域

本发明涉及空间数据库中的索引和查询技术，特别是涉及一种并行的相互子空间Skyline查询方法。

背景技术

空间数据库是存储和管理空间数据的数据库系统。为了快速、有效地访问大量的空间数据库，专家学者提出了大量的空间索引方法，其中有R树索引、R*树索引、K-D-B树索引，以及单个维度的B+树索引。在此基础上，更提出了各种各具特色的查询及其解决方案，如近邻查询、k近邻查询、连续近邻查询、Skyline查询等。

随着计算机、通信、互联网以及定位技术的快速发展，大量的数据在科学计算、社会生活和工业生产等领域不断地产生。基于这些数据，我们可以构建各种复杂而多样的智能处理系统。根据某种特定的约束特征快速检索出符合条件的数据就成了一个基本而重要的问题，也即数据库中的查询问题。

在这些查询中，Skyline查询与近邻查询紧密相关，它从一个数据集中检索出一个最优的子集，使得其中的任意数据对象都不可替代，或者说找不到另一个数据对象在每个数据维度上都比它“好”。Skyline查询在多目标决策、商业数据分析、用户偏好支持、市场营销、游戏开发、资源优化配置、用户兴趣匹配、环境状态监控、城市规划、位置选择服务以及数据挖掘和数据可视化等方面具有广阔的应用前景和潜在的经济价值。

目前，Skyline查询仅仅从用户的角度(Skyline查询)或查询对象q的反向角度(反向Skyline查询)进行处理。然而，在前景广阔的云计算服务匹配和社交网络个人匹配等领域，如此的Skyline查询方式，不能满足服务双方的查询需求，这需要相互Skyline查询。

进一步地，相互Skyline还需要处理子空间中的查询，并且用户的参考点和反向的参考点可以不同，此即相互子空间Skyline查询。特别是在并行环境中，并未有一种合适的方法来解决相互子空间Skyline查询。

发明内容

本发明的目的在于提供一种并行的相互子空间Skyline查询方法。

本发明解决其技术问题采用的技术方案的步骤如下：

步骤1)对所有数据对象，根据每一个维度i的坐标值建立一棵名为BDi-tree的B⁺树索引，以便于根据距离查询对象的远近顺序访问数据对象第i维的坐标值；

步骤2)根据用户参考点q_u的起始位置并行地遍历BDi-tree索引，遍历遵循距离参考点越近越优先以及各维度同步的原则；

步骤3)计算用户参考点的动态的子空间Skyline，维护其对象集合S1，计算过程采用虚拟点VP来避免冗余扫描；

步骤4)根据反向参考点q_r的起始位置并行地再次遍历BDi-tree索引，遍历策略与上述的步骤2)相同；

步骤5)计算反向参考点的反向子空间skyline，维护对象集合S2，计算过程先求全局子空间的Skyline对象，再根据修剪策略消除非反向子空间Skyline的数据对象；

步骤6)计算集合S1和集合S2的交集，即从集合S1中将非反向子空间Skyline对象清除掉，获得更新的相互子空间Skyline结果列表。