期刊论文

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武汉轻工大学学报

2095-7386

2014

3

75-79

10.3969/j.issn.2095-7386.2014.03.020

武汉轻工大学校级大学生创新创业训练计划项目（CXXL2013D22）；

本校为第一机构

针对批量提交数据的存储特性,提出了一种对批量提交数据进行索引的快速查询算法。在测点采样周期已知的条件下,采用分组归并算法描述了测点的分类与测点编号、分组主表文件和索引表文件的建立,构建了相应的优化算法,并在此基础上设计了批量提交数据的快速查询算法。进一步对设计的算法进行了改进,使得改进后的算法具有更高的查询效率和存储效率。算例测试表明,本算法能有效解决批量提交数据的快速查询问题,并且改进后的算法在存储效率和查询效率方面比改进前有了明显提高。这一研究有助于为大数据量环境下的数据查询者提供科学的数据处理方法。

According to the storage properties of the batch data submitted , this article studies how the attribute data can be also fast queried when the batch data submitted can be fast storaged .Under the condition that the sampling period is known for each measured point , the grouping algorithm described the establishment of measuring points , measuring point number classification , data storage and data index .It constructs the the corresponding optimization algorithm , and on this basis to design a heuristic fast storage and query algorithm of the batch data .It furtherly im-proves the algorithm a...