The Bx-tree [1] is a query and upda

The Bx-tree [1] is a query and update efficient B+-tree-based index structure for moving objects which are rep-resented as linear functions. The Bx-tree uses a linearization technique to exploit the volatility of the data values being indexed i. e., moving-object locations. Specifically,data values are first partitioned according to their update time and then linearized within the partitions according to a space-filling curve, e. g., the Peano or Hilbert curve.The resulting values are combined with their time partition information and then indexed by a single B+-tree. Figure 1shows an example of the Bx-tree with the number of index partitions equal to two within one maximum update interval tmu. In this example, there are maximum of three partitions existing at the same time. After linearization, object locations inserted at time 0 are indexed in partition1, object locations updated during time 0 to 0.5 tmu are indexed in partition 2 and objects locations updated during time 0.5 tmu to time tmu are indexed in partition 3 (as indicated by arrows). As time elapses, repeatedly the first range expires (shaded area), and a new range is appended (dashed line). This use of rolling ranges enables the Bx-
tree to handle time effectively

Kết quả (Việt) 1:

Bx-cây [1] là một truy vấn và Cập Nhật efficient B-cây-dựa trên chỉ số cấu trúc để di chuyển các đối tượng có bất bình đại diện như là chức năng tuyến tính. Sử dụng Bx-cây một kỹ thuật linearization để khai thác sự biến động của các dữ liệu giá trị đang lập chỉ mục i. e., đối tượng di chuyển địa điểm. Specifically,Các giá trị dữ liệu là chính phân chia theo thời gian Cập Nhật của họ và sau đó linearized trong cuộc phân chia theo một đường cong không gian-filling, e. g., đường cong Peano hoặc Hilbert.Các giá trị kết quả được kết hợp với thông tin phân vùng thời gian của họ và sau đó lập chỉ mục của một đơn B-cây. Con số 1shows một ví dụ của Bx-cây với số lượng chỉ mục phân vùng tương đương với hai trong vòng một Cập Nhật tối đa khoảng tmu. Trong ví dụ này, không có tối đa ba phân vùng sẵn có cùng một lúc. Sau khi linearization, vị trí đối tượng đưa vào lúc 0 được lập chỉ mục trong partition1, vị trí đối tượng Cập Nhật trong thời gian 0-0.5 tmu được lập chỉ mục trong phân vùng 2 và các đối tượng địa điểm Cập Nhật trong thời gian tmu cách 0.5 để thời gian tmu được lập chỉ mục trong phân vùng 3 (như được chỉ định bởi mũi tên). Như thời gian thường, liên tục dãy chính hết hạn (khu vực bóng mờ), và một loạt các mới được gắn vào (tiêu tan dòng). Này sử dụng cán phạm vi cho phép Bx-
cây để xử lý thời gian hiệu quả

Kết quả (Việt) 2:

Các Bx cây [1] là một truy vấn và cập nhật ef fi cient B + -tree dựa trên cấu trúc chỉ mục cho các đối tượng chuyển động là đại diện, bực bội như các chức năng tuyến tính. Các Bx cây sử dụng một kỹ thuật tuyến tính để khai thác sự biến động của giá trị dữ liệu được lập chỉ mục tức là, các địa điểm di chuyển đối tượng. Speci fi Cally, giá trị số liệu đầu tiên fi phân chia theo thời gian cập nhật của họ và sau đó linearized trong phân vùng theo một đường cong lling fi space-, ví dụ, Peano hoặc Hilbert curve.The giá trị kết quả được kết hợp với thông tin phân vùng thời gian của họ và sau đó lập chỉ mục của một đơn B + -tree. Hình 1shows một ví dụ về Bx cây với số lượng các phân vùng chỉ bằng hai trong vòng một khoảng thời gian cập nhật tối đa TMU. Trong ví dụ này, có tối đa ba phân vùng đang tồn tại cùng một lúc. Sau khi tuyến tính, địa điểm đối tượng đưa vào tại thời điểm 0 được lập chỉ mục trong partition1, địa điểm đối tượng được cập nhật trong thời gian 0-0,5 TMU được lập chỉ mục trong phân vùng 2 và các đối tượng địa điểm được cập nhật trong thời gian 0,5 TMU gian TMU được lập chỉ mục trong phân vùng 3 (như được chỉ ra bởi mũi tên) . Khi thời gian trôi qua, nhiều lần phạm vi fi đầu tiên hết hạn (khu vực bóng mờ), và một dòng sản phẩm mới được nối (đường nét đứt). Việc sử dụng phạm vi cho phép cán Bx-
cây để xử lý thời gian hiệu quả