Many database applications deal wit

Many database applications deal with spatio-temporal phenomena, and during the past
decade a lot of research has been done on location-based services, moving objects, traffic jam preventions, whether prediction, etc. Spatio-temporal phenomena have become an important aspect of many of the real world applications and providing DBMS support for such applications is very much important. For example, in real time navigational systems, providing efficient and swift handling of the information is if prime importance. Unlike traditional data, spatio-temporal data poses many challenges, in terms of complexity of data structures, their representation, and manipulation. Though spatial and temporal aspects of these data objects have been studied seperately, the synergy between spatial and temporal aspect have not been extensively studied. Despite the ubiquitous nature of spatiotemporal phenomena, only a few complete spatio-temporal DBMS systems exist to support (STDBMSs) spatio-temporal data types and operations. In addition, unlike traditional DBMS applications, applications that need to process spatio-temporal objects need to handle vast amount of data, hence efficient retrieval, storage, and processing methods need to be devised.
Location based services could target moving person and provide them with information
according to their interests and location. In the case of traffic jam prevention, the GPS could suggest new trajectories based on the traffic volume or congestion on the routes along a person’s way. Also, this concept is extensively used in Geographic Information Systems (GIS), environmental information systems and multimedia. Also applications like global climate change, traffic surveillance, socio-demographic info, health records, also have spatio-temporal aspects to them.

Kết quả (Việt) 1:

Nhiều cơ sở dữ liệu ứng dụng đối phó với hiện tượng nhất, và trong quá khứ thập kỷ rất nhiều nghiên cứu đã được thực hiện trên dịch vụ dựa trên vị trí, di chuyển các đối tượng, giao thông giơ preventions, cho dù dự báo, vv. Hiện tượng nhất đã trở thành một khía cạnh quan trọng của nhiều người trong số các ứng dụng thế giới thực và cung cấp DBMS hỗ trợ cho các ứng dụng như vậy là rất quan trọng. Ví dụ, trong hệ thống dẫn đường thời gian thực, hiệu quả và nhanh chóng xử lý thông tin cung cấp là nếu nguyên tố tầm quan trọng. Không giống như dữ liệu truyền thống, dữ liệu nhất đặt ra nhiều thách thức, trong điều kiện phức tạp của cấu trúc dữ liệu, đại diện của họ, và thao tác. Mặc dù không gian và thời gian các khía cạnh của các đối tượng dữ liệu đã là nghiên cứu riêng biệt, sức mạnh tổng hợp giữa khía cạnh không gian và thời gian đã không được rộng rãi nghiên cứu. Mặc dù sự phổ biến của hiện tượng spatiotemporal, chỉ một vài hoàn chỉnh nhất DBMS hệ thống tồn tại để hỗ trợ các loại dữ liệu nhất (STDBMSs) và hoạt động. Ngoài ra, không giống như truyền thống DBMS ứng dụng, ứng dụng cần phải xử lý các đối tượng nhất cần phải xử lý số lượng lớn các dữ liệu có kiểu thiết kế riêng, do đó hiệu quả thu hồi, lí, và phương pháp chế biến phải được nghĩ ra.Dịch vụ định vị dựa trên có thể nhắm mục tiêu di chuyển người và cung cấp cho họ thông tin theo sở thích và vị trí. Trong trường hợp của giao thông giơ công tác phòng chống, GPS có thể đề nghị mới hnăm dựa trên khối lượng giao thông hoặc các tắc nghẽn trên các tuyến đường đi của một người. Ngoài ra, khái niệm này rộng rãi được sử dụng trong hệ thống thông tin địa lý (GIS), môi trường thông tin hệ thống và đa phương tiện. Cũng giống như biến đổi khí hậu toàn cầu, giám sát lưu lượng truy cập, thông tin nhân khẩu học xã hội, Hồ sơ y tế, các ứng dụng cũng có các khía cạnh nhất cho họ.

Kết quả (Việt) 2:

Nhiều ứng dụng cơ sở dữ liệu đối phó với hiện tượng không thời gian, và trong quá khứ
thập kỷ rất nhiều nghiên cứu đã được thực hiện các dịch vụ dựa trên địa điểm, vật thể di động, phòng chống ách tắc giao thông, cho dù dự đoán, vv hiện tượng không thời gian đã trở thành một khía cạnh quan trọng của nhiều ứng dụng thế giới thực và cung cấp DBMS hỗ trợ cho các ứng dụng như vậy là rất nhiều quan trọng. Ví dụ, trong hệ thống định vị thời gian thực, cung cấp xử lý hiệu quả và nhanh chóng các thông tin là nếu quan trọng hàng đầu. Không giống như các dữ liệu truyền thống, dữ liệu không thời gian đặt ra nhiều thách thức, trong điều kiện phức tạp của cấu trúc dữ liệu, đại diện của họ, và thao tác. Mặc dù khía cạnh không gian và thời gian của các đối tượng dữ liệu đã được nghiên cứu một cách riêng biệt, sức mạnh tổng hợp giữa các khía cạnh không gian và thời chưa được nghiên cứu rộng rãi. Mặc dù tính chất phổ biến của các hiện tượng spatiotemporal, chỉ có một vài hệ thống DBMS không thời gian hoàn chỉnh tồn tại để hỗ trợ (STDBMSs) loại dữ liệu không thời gian và các hoạt động. Ngoài ra, không giống như các ứng dụng DBMS truyền thống, các ứng dụng cần để xử lý các đối tượng không thời gian cần phải xử lý khối lượng lớn dữ liệu, do đó hiệu quả thu hồi, lưu trữ và phương pháp chế biến cần phải được đặt ra.
Dịch vụ định vị dựa trên có thể nhắm mục tiêu di chuyển người và cung cấp cho họ thông tin
theo sở thích và vị trí của họ. Trong trường hợp phòng chống ách tắc giao thông, GPS có thể đề xuất quỹ đạo mới dựa trên lưu lượng giao thông hoặc ùn tắc trên các tuyến đường dọc theo con đường của một người. Ngoài ra, khái niệm này được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống thông tin địa lý (GIS), hệ thống thông tin môi trường và đa phương tiện. Ngoài ra các ứng dụng như thay đổi khí hậu toàn cầu, giám sát giao thông, thông tin nhân khẩu học xã hội, hồ sơ sức khỏe, cũng có những khía cạnh không thời gian cho họ.