音像大规模空间数据可视化关键技术研究董黎明周青峰

目  录
章  绪论 ...........................................................................................1

1.1  背景和意义......................................................................................... 1

1.1.1  空间数据............................................................................ 1

1.1.2  交互式数据可视化............................................................. 3

1.1.3  意义.................................................................................... 6

1.2  挑战及思路......................................................................................... 7

1.2.1  挑战.................................................................................... 7

1.2.2.思路.................................................................................... 8

........................................................................................... 10

1.3  本书结构.
第 2章  数据可视化方法相关研究 ........................................................14

2.1  以数据库为中心的方法................................................................... 14

2.1.1  基于近似询处的方法............................................... 15

2.1.2.基于大数据管理系统的方法........................................... 17

2.1.3.基于数据立方的方法....................................................... 19

2.2  以前端显示为中心的方法............................................................... 21

2.2.1.基于预加载技术的方法................................................... 21

2.2.2.基于逐步更新技术的方法...............................................

.  商业数据可视化系统....................................................................... 24

2.4  小结.................................................................................................... 26

第 3章  可视化图像的相似度研究 ........................................................27

3.1  近似图像生成方式和相似度函数属..........................................27

3.2.图像相似度测量............................................................................... 29

3.2.1.基于.RGB.的图像相似度测量函数 ................................ 29

3.2.2.基于数据的图像相似度测量函数................................... 33

3...代表函数..................................................................... 35

3.3  图像相似度阈值............................................................................... 36

3.4  小结.................................................................................................... 38

第 4章  连续型数据处理模型 ...............................................................39

4.1.MVS：预生成图像............................................................................ 39

4.1.1.MVS.数据结构 ................................................................. 40

4.1.2.使用.EV.重写.SL ........................................................... 41

4.2. MVS+：增加低分辨率图像.............................................................. 45

4.2.1.精简图像.......................................................................... 45

4.2.2.利用精简图像计算图像的近似度................................... 47

4...利用子区间提高近似图像相似度................................... 49

4.2.4.查询重写.......................................................................... 51

4.2.5.一般查询.......................................................................... 52

4.2.6. MVS+的优势分析............................................................ 54

4.3  图像建立、存储及维护................................................................... 56

4.3.1.图像建立.......................................................................... 56

4.3.2.图像存储.......................................................................... 64

4.3.3.图像维护.......................................................................... 66

4.4  扩展.................................................................................................... 67

4.4.1.多维属......................................................................... 67

4.4.2.图像类型.................................................................. 71

4.4.3.缩放和拖拽...................................................................... 72

4.5  实验.................................................................................................... 74

4.5.1.实验数据和平台.............................................................. 74

4.5.2.用户调研.......................................................................... 76

4.5.3.图像的创建时间和空间大小........................................... 79

4.5.4.Marviq.能 ..................................................................... 81

4.5.5.图像分裂和合并.............................................................. 85

4.5.6.与.VAS.的比较 ................................................................. 86

4.5.7.与.Sample.+.Seek.的比较 ................................................. 87

4.5.8.近似度函数.............................................................. 89

4.6  小结.................................................................................................... 90

第 5章  离散型数据处理模型 ...............................................................92

5.1.TABLESAMPLE和 LIMIT概述 ....................................................... 92

.............................................................. 93

5.1.1. TABLESAMPLE............................................................................... 95
5.1.2. LIMIT.
5.1.3.TABLESAMPLE.与.LIMIT.对比 ..................................... 99

......................................................................................... 105

5.2  模型建立.
5.2.1.以.TABLESAMPLE.为基础的.r-模型 ...................... 105

5.2.2.以.LIMIT.为基础的.k-模型 ...................................... 107

5.3. k-模型优化.................................................................................. 108

5.3.1.丢弃低频关键字............................................................ 108

5.3.2.减少.LIMIT.查询数量 ................................................... 109

5.3.3.增量方式绘制可视化图像............................................. 109

5.3.4.使用样本.k-曲线及聚类 ........................................... 110

5.3.5.优化算法........................................................................ 111

......................................................................................... 112

5.4  离线样本.
5.4.1.利用两个数据表生成可视化图像................................. 113

5.4.2.随机样本........................................................................ 115

5.4.3.数据密度的分层抽样............................................. 116

5.5  模型扩展与维护............................................................................. 119

5.5.1.复杂条件查询................................................................ 119

5.5.2.模型存储与维护............................................................ 121

5.6  实验.................................................................................................. 121

5.6.1.实验数据和平台............................................................ 121

5.6.2.图像近似度与 k.值 ......................................................... 122

5.6.3.聚类数量对. k.值的影响 ................................................. 125

5.6.4.离线样本创建时间......................................................... 126

5.6.5.离线样本对查询的影响................................................. 127

5.6.6.扩展........................................................................... 134

5.6.7.分类数据........................................................................ 136

5.7  小结.................................................................................................. 137

第 6章  数据分区优化 ........................................................................138

6.1  数据分区概况................................................................................. 138
......................................................................................... 141

6.2  相关工作.
6.2.1  多分区方案设计............................................................ 141

6.2.2  分区方案搜索................................................................ 142

6..  数据分区中间件............................................................ 144

6.3  研究思路及方案概况..................................................................... 144

6.3.1  研究思路........................................................................ 144

6.3.2  方案概况........................................................................ 147

......................................................................................... 147

6.4  距离模型.
6.4.1  定义及术语表示............................................................ 147

6.4.2  距离函数........................................................................ 149

6.4.3  距离矩阵........................................................................ 152

6.5  多方案分区生成算法..................................................................... 152

6.5.1  工作负载聚类................................................................ 153

6.5.2  分区方案生成................................................................ 155

6.6  查询路由算法................................................................................. 160

6.6.1  已知查询........................................................................ 160

6.6.2  ad-hoc查询 ................................................................... 161

6.6.3  更新查询........................................................................ 161

......................................................................................... 163

6.7  实验验.
6.7.1  实验数据和平台............................................................ 163

6.7.2  工作负载聚类................................................................ 164

6.7.3  分区方案能比较......................................................... 168

6.8  小结.................................................................................................. 172

第 7章  总结与展望 ............................................................................173

7.1  总结.................................................................................................. 173

7.2.展望.................................................................................................. 174

7.2.1  复杂查询........................................................................ 174

7.2.2  底层数据库.................................................................... 175

参考文献..............................................................................................176