Resumo: As consultas de junção são essenciais para o processamento de dados espaciais. O processamento desse tipo de consulta é intensivo em recursos de computação, principalmente ao considerar multijunções espaciais que podem ser executadas de várias maneiras distintas, chamadas de planos de execução. Um plano mal escolhido aumenta o tempo de processamento e o uso de recursos computacionais e, portanto, precisamos de métodos eficazes para estimar o custo de consultas, como o histograma espacial. Estudos recentes identificaram que o tipo de objeto espacial em conjuntos de dados (seja do tipo linha ou polígono) desempenha um papel significativo na assertividade da estimativa baseada em histograma de grade. No entanto, fórmulas de estimativa em histogramas mais sofisticados e recentemente propostos, como o Histograma de Euler, não receberam esse novo tratamento. Este trabalho propõe um novo histograma intermediário de Euler para estimar a cardinalidade de consultas de multijunção espacial, e adapta as fórmulas de estimativa para empregar o tipo de objetos nas estimativas, além de considerar conjuntos de dados cuja extensão espacial não se alinha. Acreditamos que este é um cenário mais realista para aplicar os métodos a um banco de dados espacial. Nossa avaliação mostra que o modelo proposto estima assertivamente as cardinalidades das consultas de junção espacial e que a estimativa baseada nos tipos de objeto do conjunto de dados melhora significativamente a assertividade dos histogramas de Euler.

Palavras-chave: Dados Espaciais; Multijunção Espacial; Histograma de Euler; Estimativa de Custo.

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Citação: Murilo Cunha dos Santos. Estimativa de Custo de Multijunções Espaciais usando Histogramas Intermediários de Euler para Datasets de Linhas e Polígonos. Monografia. Bacharelado em Ciências da Computação. Universidade Federal de Goiás, Regional Jataí. Jataí, GO, Brasil. 2019. 61p.

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