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Architectural Implications for Spatial Object Association Algorithms

机译:空间对象关联算法的体系结构含义

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摘要

Spatial object association, also referred to as crossmatch of spatial datasets, is the problem of identifying and comparing objects in two or more datasets based on their positions in a common spatial coordinate system. In this work, we evaluate two crossmatch algorithms that are used for astronomical sky surveys, on the following database system architecture configurations: (1) Netezza Performance Server®, a parallel database system with active disk style processing capabilities, (2) MySQL Cluster, a high-throughput network database system, and (3) a hybrid configuration consisting of a collection of independent database system instances with data replication support. Our evaluation provides insights about how architectural characteristics of these systems affect the performance of the spatial crossmatch algorithms. We conducted our study using real use-case scenarios borrowed from a large-scale astronomy application known as the Large Synoptic Survey Telescope (LSST).
机译:空间对象关联(也称为空间数据集的交叉匹配)是一个问题,即基于对象在公共空间坐标系中的位置来标识和比较两个或多个数据集中的对象。在这项工作中,我们在以下数据库系统体系结构配置上评估了用于天文天空勘测的两种交叉匹配算法:(1)Netezza Performance Server ®,具有主动磁盘样式处理功能的并行数据库系统,(2)MySQL Cluster(高吞吐量网络数据库系统)和(3)混合配置,由一组独立的数据库系统实例组成,这些实例具有数据复制支持。我们的评估提供了有关这些系统的体系结构特征如何影响空间交叉匹配算法性能的见解。我们使用从大型天文应用程序(称为大型天气观测望远镜,简称LSST)借用的实际用例场景进行了研究。

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