71、高效多维 AkNN 查询处理与多查询计划生成的研究

高效多维 AkNN 查询处理与多查询计划生成的研究

在数据处理和数据库领域，高效的查询处理和合理的物理设计至关重要。本文将围绕多维 AkNN 查询处理以及多查询计划生成的相关研究展开，介绍实验评估、性能影响因素等内容，并探讨多查询优化与物理设计之间的联系及解决方案。

多维 AkNN 查询处理实验评估

1. 实验环境搭建
   • 集群配置 ：使用包含 32 个计算节点（VMs）的集群，每个节点配备四个 2.1 GHz CPU 处理器、4 GB 内存、40 GB 硬盘，节点通过 1 千兆以太网连接。
   • 软件安装 ：在每个节点上安装 Ubuntu 12.04 操作系统、Java 1.7.0 40（64 位服务器 VM）和 Hadoop 1.0.4。
   • Hadoop 配置调整 ：将复制因子设置为 1；每个节点的最大 Map 和 Reduce 任务数设置为 3；DFS 块大小设置为 256 MB；每个 Map 和 Reduce 任务的虚拟内存大小设置为 512 MB。
2. 数据集准备
   • 数据集类型 ：使用真实数据集和合成数据集。从真实数据集中分别提取 x 坐标和 (x, y) 坐标创建 1D 和 2D 数据集，经过处理（归一化）后得到 1D、2D 和 3D 数据集，约包含 19,000,000 个点，遵循幂律分布。同时创建包含