导读:本文包含了区域聚集查询论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:移动对象,时空聚集,多线程,区域划分
区域聚集查询论文文献综述
廖帅,陈荦,李军,熊伟,吴秋云[1]（2015）在《基于区域划分的多线程并行时空聚集查询方法》一文中研究指出现有的时空数据库能够支持对大规模移动对象数据的时空聚集查询。但移动对象数据量巨大,且目前多采用单线程进行查询计算,其查询速度无法满足应用需求。由于时空聚集查询具有良好的可并行性,提出了一种基于区域划分的多线程并行时空聚集查询方法。该方法在服务器端对时空域进行格网划分,形成多个时空立方体,采用多线程并行的技术方法在每个时空立方体上进行时空聚集查询,最后将查询结果整合。通过对真实数据集进行的实验分析,该方法在查询速度上有明显提升。(本文来源于《地理信息世界》期刊2015年03期）
梁银,张虹[2]（2009）在《空间区域聚集查询方法研究》一文中研究指出为了提高空间数据仓库中区域聚集查询的响应性能,通过使用R_tree对空间维进行分层后,采用物化视图存储空间对象及R_tree中间结点的聚集信息,能够有效地支持空间维和非空间维上的区域聚集查询。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2009年25期）
陈细谦,王占昌,曹秀坤,迟忠先[3]（2006）在《一种有效的空间数据仓库区域聚集查询索引结构》一文中研究指出空间数据仓库有效地支持对空间数据的管理和分析,提供更加全面的决策支持·讨论了一种有效的空间决策支持手段———空间区域聚集查询的实现·基于aggregate cubetree和aR-tree提出了一个可以有效地在空间维和非空间维上进行区域聚集查询的索引结构aCR-tree及其相关算法,并计算分析了查询算法的时间复杂度·与现有技术相比aCR-tree降低了存储代价和每次查询访问的节点数,通过实验证明,该索引结构可以提供较好的存储性能和查询性能·(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2006年01期）
钱琼,雷霖,脱建勇,刘文煌[4]（2003）在《基于聚集区域的强关联OLAP查询解决方案设计》一文中研究指出聚集区域的OLAP查询解决方案是基于对数据仓库中数据立方体聚集区域认识的基础上提出的。它结合MO-LAP和ROLAP的特点,能够有效地识别出数据立方体中的聚集区域和稀疏点,通过不同的存储方式提高查询效率。基于上述思想,该文还提出了聚集区域查询(DSR)算法和严格约束的聚集区域查询(SDSR)算法,并对两种算法进行了仿真比较。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2003年36期）
张冬冬,李建中,高宏[5]（2002）在《聚集索引树:一种解决区域聚集查询问题的方法》一文中研究指出1.引言联机分析处理(OLAP)是数据仓库支持决策分析的关键。Cube存储数据仓库中OLAP分析使用的数据,是决策分析的基础。因而,Cube的存储、查询及维护一直是一个热点研究问题。Cube由称为维和度量的两类属性组成,从多维空间的角度来看,维属性是多维空间的维度,用来描述度量属性;度量属性的值用来进行分析处理,是多维空间中的点。令C=(D_1,D_2,…,D_d,M}表示一个Cube,其中:M为度(本文来源于《第十九届全国数据库学术会议论文集（研究报告篇）》期刊2002-08-26）
区域聚集查询论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了提高空间数据仓库中区域聚集查询的响应性能,通过使用R_tree对空间维进行分层后,采用物化视图存储空间对象及R_tree中间结点的聚集信息,能够有效地支持空间维和非空间维上的区域聚集查询。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
区域聚集查询论文参考文献
[1].廖帅,陈荦,李军,熊伟,吴秋云.基于区域划分的多线程并行时空聚集查询方法[J].地理信息世界.2015
[2].梁银,张虹.空间区域聚集查询方法研究[J].计算机工程与应用.2009
[3].陈细谦,王占昌,曹秀坤,迟忠先.一种有效的空间数据仓库区域聚集查询索引结构[J].计算机研究与发展.2006
[4].钱琼,雷霖,脱建勇,刘文煌.基于聚集区域的强关联OLAP查询解决方案设计[J].计算机工程与应用.2003
[5].张冬冬,李建中,高宏.聚集索引树:一种解决区域聚集查询问题的方法[C].第十九届全国数据库学术会议论文集（研究报告篇）.2002