Scalable Spatial GroupBy Aggregations Over Complex Polygons
Scalable Spatial GroupBy Aggregations Over Complex Polygons
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可扩展的空间组通过复杂多边形上的聚合
DOI：
10.1145/3397536.3422222
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Tsotras, Vassilis J.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Abdelhafeez, Laila;Magdy, Amr;Tsotras, Vassilis J.
研究了复杂多边形上的空间分组查询。组是从一组不重叠的复杂多边形中选择的，通常为数千个，而输入是包含数亿甚至数十亿个空间点的大规模数据集。给定一组空间点和一组多边形，空间group-by查询返回位于每个多边形边界内的点的数量。这个问题是具有挑战性的，因为真实的多边形（如县，城市，邮政编码，投票区等）是由非常复杂的边界来描述的。我们提出了一个高度并行化的查询处理框架，以有效地计算空间分组查询。我们的实验评估与真实的数据和查询显示出显着的优越性，所有现有的技术。
This paper studies a spatial group-by query over complex polygons. Groups are selected from a set of non-overlapping complex polygons, typically in the order of thousands, while the input is a large-scale dataset that contains hundreds of millions or even billions of spatial points. Given a set of spatial points and a set of polygons, the spatial group-by query returns the number of points that lie within boundaries of each polygon. This problem is challenging because real polygons (like counties, cities, postal codes, voting regions, etc.) are described by very complex boundaries. We propose a highly-parallelized query processing framework to efficiently compute the spatial group-by query. Our experimental evaluation with real data and queries has shown significant superiority over all existing techniques.
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