基于概率的大數(shù)據(jù)查詢(xún)系統(tǒng)
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針對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下完整性查詢(xún)時(shí)間代價(jià)消耗過(guò)高的問(wèn)題，提出了一種采用近似完整性查詢(xún)方法的系統(tǒng)-Probery。Probery所采用的近似完整性查詢(xún)方法不同于傳統(tǒng)的近似查詢(xún)，其近似性主要體現(xiàn)為數(shù)據(jù)查全的可能性，是一種新型的數(shù)據(jù)查詢(xún)方法。Probery首先將存入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)數(shù)據(jù)分段；然后，根據(jù)概率放置模型將各個(gè)數(shù)據(jù)分段的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在分布式文件系統(tǒng)中；最后，對(duì)于給定的查詢(xún)條件，Probery采用一種啟發(fā)式查詢(xún)方法進(jìn)行概率查詢(xún)。通過(guò)與其他主流的非關(guān)系型數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的查詢(xún)性能進(jìn)行比較，對(duì)Probery進(jìn)行驗(yàn)證，Probery在損失8%查詢(xún)完整性的情形下，查詢(xún)時(shí)間較HBase相比節(jié)約了51%，較Cassandra相比節(jié)約了23%，較MongoDB相比節(jié)約了12%，較Hive相比節(jié)約了3%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，Probery可以適當(dāng)?shù)負(fù)p失查詢(xún)完整性來(lái)提高數(shù)據(jù)的查詢(xún)性能，具有較好的通用性、適應(yīng)性和可擴(kuò)展性。
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