大规模空间数据可视化关键技术研究
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广东东莞
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作者董黎明周青峰
出版社中国宇航出版社
ISBN9787515918617
出版时间2021-10
四部分类子部>艺术>书画
装帧精装
开本32开
定价68元
货号1202520783
上书时间2024-11-30
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目录
目 录
第 1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 基于近似查询处理的方法............................................... 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............................................... 23
2.3 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性...........................................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
3.2.3.代表性函数...................................................................... 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.SQL ........................................................... 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
4.2.3.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.多维属性.......................................................................... 67
4.4.2.其他图像类型.................................................................. 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.性能 ...................................................................... 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.其他近似度函数.............................................................. 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.rQ-模型 ...................... 105
5.2.2.以.LIMIT.为基础的.kQ-模型 ...................................... 107
5.3. kQ-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.kQ-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.数据密度敏感的分层抽样............................................. 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.扩展性............................................................................ 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
6.2.3 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
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