15、物联网应用中索引方案的比较分析

物联网应用中索引方案的比较分析

1. 引言

在当今的物联网时代，传感器、执行器等设备不断增加，产生了海量的数据。为了高效处理这些数据，研究人员提出了不同的数据分区技术，将数据划分为不同的子集。搜索技术的效率在很大程度上取决于物联网网络中数据的指数级增长。因此，对不同的索引数据结构进行对比实验，以评估它们在云计算和雾计算环境下处理物联网海量数据的性能显得尤为重要。

2. 不同索引结构的比较

2.1 基于三个参数的比较

对不同的索引结构基于三个参数（距离计数、比较计数和执行时间）进行比较后发现：
- IWC - 树索引技术在除数据集 3 和 4 之外的所有数据集上最为有效。
- 对于数据集 3，X - 树索引方案在距离计数和比较计数这两个参数上表现出色，且所有索引方案在数据集 3 上的表现相当。
- BCCF - 树在数据集 1 和 2 中的性能有所下降，主要原因是 k - 均值算法所需的收敛成本较高，且依赖于分区所需的时间和容器的大小。

2.2 具体数据对比

以下是不同索引结构在不同数据集上基于容器计算距离、比较和执行时间的具体数值：
| 索引结构 | 数据集 1（距离） | 数据集 2（距离） | 数据集 3（距离） | 数据集 4（距离） |
| — | — | — | — | — |
| kD - Tree | 40 | 13 | 41 | 501 |
| X - Tree | 23 | 26 | 36 | 509 |
| BB - Tree | 87 | 47 | 99 | 1257 |
| BCCF - Tree