动态的分布式环境下Top-k查询计算

摘要

分布式Top-k查询计算在多媒体近似匹配、网络监控、文档检索和Web数据搜索等技术中具有重要意义.分析分布式Top-k查询计算算法性能的重要标准是网络延迟和带宽消耗.早期的算法主要研究在集中式的环境中,提供有效地处理分布式Top-k查询计算.然而,在动态的、分布式环境中,这些方法还显得不够成熟.因此,提出了一种在网络查询过程中建立的树形拓扑结构,利用直方图统计信息和Bloomfilter数据压缩技术,有效地执行局部优化,及在中间节点(peer)进行部分结果的合并,最终得到全局处理的Top-k查询计算方法(称做TTC算法).这种算法不仅降低了网络延迟,有效地支持动态变化的分布式环境,而且减少网络带宽的消耗.实验结果表明,TTC算法在全局带宽的消耗和网络的响应时间上效果非常显著.