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Skew-resistant parallel in-memory spatial join

2014· article· en· 31 citations· W2034856714 sur OpenAlex· 10.1145/2618243.2618262

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Le tri à trois modèles

les 1 000 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : aff_core · poids de sondage : 5595.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Computer-science paper on a skew-resistant parallel spatial join algorithm; the object is a database algorithm.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

It develops a spatial-join algorithm for computing applications, not a study of research.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Parallel database algorithm for spatial joins; computer systems performance, not scholarly communication.

Résumé

Spatial join is a crucial operation in many spatial analysis applications in scientific and geographical information systems. Due to the compute-intensive nature of spatial predicate evaluation, spatial join queries can be slow even with a moderate sized dataset. Efficient parallelization of spatial join is therefore essential to achieve acceptable performance for many spatial applications. Technological trends, including the rising core count and increasingly large main memory, hold great promise in this regard. Previous parallel spatial join approaches tried to partition the dataset so that the number of spatial objects in each partition was as equal as possible. They also focused only on the filter step. However, when the more compute-intensive refinement step is included, significant processing skew may arise due to the uneven size of the objects. This processing skew significantly limits the achievable parallel performance of the spatial join queries, as the longest-running spatial partition determines the overall query execution time.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

La notice

Revue
Thématique
Data Management and Algorithms
Domaine
Computer Science
Établissements canadiens
University of Toronto
Organismes subventionnaires
Mots-clés
SkewComputer sciencePartition (number theory)Join (topology)Spatial analysisParallel computingSpatial databaseTheoretical computer scienceMathematics
Résumé présent dans OpenAlex
oui