Verteilte Abfrageoptimierung und Indizierungsschemata in Cloud Servern - K, Senthil
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Um die Genauigkeit der Metadatenextraktion zu erhöhen, wird eine optimale verteilte Abfrageverarbeitung auf der Grundlage eines Kanonisierungsalgorithmus vorgeschlagen. Anschließend werden die Daten mit einem Kuckucksfilter gefiltert, um die möglichen relevanten Abfragen zu erhalten. Anschließend werden die qualifizierten Sequenzvorlagen in der Vorlagendatenbank gespeichert. Nun werden die kanonischen Zeichenfolgen der Benutzerabfrage mit der Vorlagendatenbank auf Sequenzübereinstimmung geprüft. Schließlich wird die Abfragezuordnung für die übereinstimmende Sequenz durchgeführt.

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Produktbeschreibung
Um die Genauigkeit der Metadatenextraktion zu erhöhen, wird eine optimale verteilte Abfrageverarbeitung auf der Grundlage eines Kanonisierungsalgorithmus vorgeschlagen. Anschließend werden die Daten mit einem Kuckucksfilter gefiltert, um die möglichen relevanten Abfragen zu erhalten. Anschließend werden die qualifizierten Sequenzvorlagen in der Vorlagendatenbank gespeichert. Nun werden die kanonischen Zeichenfolgen der Benutzerabfrage mit der Vorlagendatenbank auf Sequenzübereinstimmung geprüft. Schließlich wird die Abfragezuordnung für die übereinstimmende Sequenz durchgeführt.
Autorenporträt
Senthil K, Chercheur au TCE, Madurai, Inde, B.E(EEE),Madurai Kamaraj University,Madurai,India(2004), M.Tech(CSE),S.R.M University, Chennai,India(2006).Dr.P.Chitra, Professeur au TCE,Madurai,India. Doctorat en CSE, Université Anna, Chennai, Inde (2011). Domaine d'intérêt : Informatique distribuée, traitement parallèle et réseaux.