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 lineariza-
tion 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 1
shows an example of the Bx-tree with the number of index
partitions equal to two within one maximum update inter-
val 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 partition
1, 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 được đại diện-
bất bình là chức năng tuyến tính. Bx-cây sử dụng một lineariza-
tion kỹ thuật để khai thác sự biến động của các giá trị dữ liệu
lập chỉ mục i. e., đối tượng di chuyển địa điểm. Specifically,
dữ liệu giá trị là phân chia theo Cập Nhật của họ chính
thời gian và sau đó linearized trong cuộc phân chia theo
để một đường cong không gian-filling, e. Project, các Peano hoặc Hilbert đường cong.
giá trị kết quả được kết hợp với phân vùng thời gian của họ
thông tin và sau đó lập chỉ mục của một B duy nhất-cây. Hình 1
cho thấy một ví dụ về Bx-cây với số lượng chỉ mục
phân vùng tương đương với hai trong vòng một Cập Nhật tối đa inter-
val tmu. Trong ví dụ này, có tối đa ba
phân vùng sẵn có cùng một lúc. Sau khi linearization,
đối tượng địa điểm chèn vào lúc 0 được lập chỉ mục trong phân vùng
1, các vị trí đối tượng Cập Nhật trong thời gian 0 cho 0.5 tmu
lập chỉ mục trong phân vùng 2 và các đối tượng địa điểm Cập Nhật trong
thời gian 0.5 tmu 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 vòng
phạm vi hết hạn (khu vực bóng mờ), và một loạt các mới là gắn
(dashed line). 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 mà là của đại diện
phẫn nộ như các chức năng tuyến tính. Các Bx cây sử dụng một lineariza-
kỹ thuật 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 theo cập nhật của họ
thời gian và sau đó linearized trong phân vùng theo
một đường cong lling fi space-, ví dụ, đường cong Peano hoặc Hilbert.
Các giá trị kết quả được kết hợp với phân vùng thời gian
thông tin và sau đó lập chỉ mục của một đơn B + -tree. Hình 1
cho thấy một ví dụ về Bx cây với số lượng các chỉ số
phân vùng bằng hai trong vòng một bản cập nhật tối đa liên
val TMU. Trong ví dụ này, có tối đa là ba
phân vùng tồn tại cùng một lúc. Sau khi tuyến tính,
địa điểm đối tượng đưa vào tại thời điểm 0 được lập chỉ mục trong phân vùng
1, các 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 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 các fi đầu tiên
hết hạn phạm vi (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