Optimización de consultas distribuidas y esquemas de indexación en el servidor de la nube
Uso del enfoque de canonización
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La anatomización óptima de consultas utiliza los enfoques de similitud y filtrado para almacenar, procesar y gestionar enormes cantidades de datos.Para aumentar la precisión de la extracción de metadatos se propone un procesamiento óptimo de consultas distribuidas basado en el algoritmo de canonización. A continuación, se filtra mediante un filtro de cuco para obtener las posibles consultas relevantes. A continuación, las plantillas de secuencias calificadas se almacenan en la base de datos de plantillas. Ahora, las cadenas canónicas de la consulta del usuario se comprueban con la bas...
La anatomización óptima de consultas utiliza los enfoques de similitud y filtrado para almacenar, procesar y gestionar enormes cantidades de datos.Para aumentar la precisión de la extracción de metadatos se propone un procesamiento óptimo de consultas distribuidas basado en el algoritmo de canonización. A continuación, se filtra mediante un filtro de cuco para obtener las posibles consultas relevantes. A continuación, las plantillas de secuencias calificadas se almacenan en la base de datos de plantillas. Ahora, las cadenas canónicas de la consulta del usuario se comprueban con la base de datos de plantillas para la coincidencia de secuencias. Por último, se realiza el mapeo de la consulta para la secuencia coincidente.
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