Precisão da Estimativa de Seletividade de Tarefas de Junção Espacial Distribuída usando Histogramas de Euler

Resumo: O processamento de dados espaciais teve um aumento significativo nos últimos anos, e os dispositivos computacionais dotados de GPS (Global Positioning System) e rede de comunicação (2G, 3G e outras) como celulares, smartphones e sensores estão cada vez mais comuns e acessíveis. Há uma grande disponibilidade de dados espaciais: imagens geolocalizadas, dados abertos dos governos federais, estaduais e municipais, mapeamento de lojas comerciais, levantamento de dados georreferenciados por entidades governamentais, dentre outros. Com esses dados espaciais, novas informações podem ser adquiridas a partir desses dados. Um exemplo de processamento de dados espacias é a consulta espacial, que encontra em dois ou mais conjunto de dados informações correlacionadas. A consulta espacial pode ter sua execução complexa devido a quantidade de dados envolvidos. Os sistemas computacionais que realizam esses processamentos não têm evoluído na mesma proporção, de forma a não atender toda a demanda. Sendo assim, é muito adotado na literatura a execução paralela das consultas espaciais por sistemas distribuídos. Em um sistema distribuído uma consulta é particionada, de forma que várias máquinas processam uma parte desta consulta. Dessa forma, é preciso que a distribuição das tarefas em um cluster seja otimizada para que a consulta seja executada de forma a despender o menor tempo de execução possível. Um parâmetro utilizado para essa divisão de tarefas é a seletividade. Esta pesquisa apresenta a análise de métodos que estimam a seletividade de uma consulta. Foram realizados diversos experimentos utilizando o histograma de Euler e comparando com o histograma de grade. Nossos experimentos mostraram que no cenário de sistemas distribuídos e com grades distintas para cada dataset, o histograma de Euler possui um resultado pior do que o histograma de grade. Em outros cenários, foi confirmado o desempenho superior do método conforme o artigo original.

Palavras-chave: Banco de Dados Espaciais; Sistemas de Informações Geográficas; Processamento Distribuído; Junção Espacial.

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Citação: Andrey Gonçalves França. Precisão da Estimativa de Seletividade de Tarefas de Junção Espacial Distribuída usando Histogramas de Euler. Monografia. Bacharelado em Ciências da Computação. Universidade Federal de Goiás, Regional Jataí. Jataí, GO, Brasil. 2018. 63p.