计算机科学与探索

作者：杨茸, 牛保宁

单位：太原理工大学 信息与计算机学院，山西 晋中 030600

关键词：空间文本查询,连续查询,过滤策略,数据流

空间文本数据流上连续查询（CQST）在基于位置的服务中应用广泛，其在不断更新的数据流上，持续监控满足空间和文本约束的结果。为了将数据流中的对象尽快匹配给CQST，在CQST上构建高效的过滤技术是关键。CQST查询评估方法——为查询选取恰当的空间文本索引，构建高效的过滤策略提升索引的空间文本过滤性能，为数据流中到来的对象过滤大量不相关的查询，避免高昂的验证代价，提高对象与查询的匹配效率。现有工作利用有限的空间索引和文本索引构建空间文本混合索引，其评估性能差异取决于采用的过滤策略，即提升索引过滤性能的技术。以现有CQST查询优化技术为主要研究对象，对评估CQST的流程以及存在的挑战进行了介绍；对在中央服务器及分布式集群上评估CQST的空间过滤技术及文本过滤技术进行综述比较，包含采用的空间文本混合索引，为提升索引过滤性能采用的空间过滤策略、文本过滤策略及二者的结合机制，分析总结其利弊，讨论评估CQST未来可能的研究方向。

来源：2021年第4期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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