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分布式数据库下数据水平分布的skyline计算研究的中期报告

一、研究背景

随着数据量的逐渐增大，传统的单机数据库已无法满足大规模数据处理的需求，分布式数据库应运而生。在分布式数据库中，数据通常以水平分布的方式存储在集群的多个节点上，这样的存储方式可以提高系统的扩展性和可靠性。然而，在进行数据分析和查询时，水平分布的数据会给计算带来挑战。

Skyline是一个常用的数据分析算法，用于寻找数据集中的Pareto前沿。然而，在分布式数据库下进行Skyline计算是一项具有挑战性的任务。由于数据被分布在多个节点上，Skyline计算需要协调和合并多个节点上的结果，而传统的Skyline算法无法直接应用于分布式数据库中，因为它们假设数据被集中存储在一个位置上，无法有效地处理分布式数据。

因此，在分布式数据库下进行数据水平分布的Skyline计算成为了一个研究热点。本研究旨在探讨在分布式数据库下进行数据水平分布的Skyline计算，为大规模数据集的分析和查询提供支持。

二、研究目标

本研究的主要目标是设计和实现一种分布式Skyline算法，用于处理数据水平分布的数据集。具体来说，研究目标包括以下方面：

1.设计一种改进的Skyline算法，适用于数据水平分布的场景。

2.设计并实现一个高效的Skyline计算框架，支持分布式计算和数据处理。

3.针对Skyline计算中的瓶颈问题，进行优化和改进，提高计算性能和可扩展性。

4.在真实的数据集上进行实验和性能评估，验证算法的有效性和性能。

三、研究内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：

1.Skyline算法研究：研究现有的Skyline算法，并根据数据水平分布的特点，设计一种改进的Skyline算法，以改善算法的效率和可扩展性。

2.分布式计算框架设计：设计和实现一个分布式计算框架，支持Skyline计算和数据处理，能够处理数据在集群中的水平分布。

3.性能优化研究：针对Skyline计算中的瓶颈问题，如计算代价和通信代价，进行性能优化研究，提高计算效率和可扩展性。

4.实验和评估：在真实的数据集上进行实验和性能评估，验证算法的有效性和性能，证明算法适用于大规模数据集的分析和查询。

四、研究计划

本研究计划于2021年6月开始，预计于2022年6月完成。研究计划主要包括以下几个阶段：

1.阶段一（2021年6月-9月）：研究Skyline算法，并设计改进的算法；设计分布式计算框架，支持数据水平分布的Skyline计算。

2.阶段二（2021年10月-2022年3月）：设计算法的并行化实现，优化算法性能，解决Skyline计算中的瓶颈问题。

3.阶段三（2022年4月-6月）：在真实的数据集上进行实验和性能评估，验证算法的有效性和性能。

五、研究意义

本研究的主要意义在于：

1.针对分布式数据库下的Skyline计算问题，提出一种新的解决方案，为大规模数据处理提供支持。

2.设计一种高效的分布式计算框架，支持数据水平分布的Skyline计算。

3.在真实的数据集上进行实验和性能评估，验证算法的有效性和性能，为相关领域的研究提供参考。

4.提高数据分析和查询的效率和可扩展性，为商业应用和学术研究提供支持。