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Verteilte Abfrageoptimierung und Indizierungsschemata in Cloud Servern
Details
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.
Autorentext
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.
Weitere Informationen
- Allgemeine Informationen
- GTIN 09786204472386
- Genre Datenkommunikation & Netzwerke
- Sprache Deutsch
- Anzahl Seiten 116
- Herausgeber Verlag Unser Wissen
- Größe H220mm x B150mm x T8mm
- Jahr 2022
- EAN 9786204472386
- Format Kartonierter Einband
- ISBN 978-620-4-47238-6
- Veröffentlichung 22.02.2022
- Titel Verteilte Abfrageoptimierung und Indizierungsschemata in Cloud Servern
- Autor Senthil K
- Untertitel Verwendung des Kanonisierungsansatzes
- Gewicht 191g