We find that the scanline strategy

We find that the scanline strategy is usually optimal when individual read operations are cheap (i.e. the source data is held locally in an uncompressed format) or where source grids are very large (for which the bounding box strategy would require very large amounts of memory).
The bounding-box algorithm is most useful where the data are held in a compressed format (such as HDF5 or NetCDF4), or where the data are held on a remote OPeNDAP server; in these cases, individual read operations carry a large overhead.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราพบว่า กลยุทธ์ scanline มักจะดีที่สุดเมื่อคนอ่านราคาถูกดำเนินการ (เช่นแหล่งข้อมูลไว้ภายในรูปแบบการบีบอัด) แหล่งกริดมีขนาดใหญ่มาก (ซึ่งกลยุทธ์กล่องรูปกล่องจะต้องใช้ความจำขนาดใหญ่มาก) อัลกอริทึมกล่องวิ่งเป็นประโยชน์ที่สุดที่จัดข้อมูลในรูปแบบบีบอัด (เช่น HDF5 หรือ NetCDF4), หรือที่ข้อมูลที่อยู่บนเซิร์ฟเวอร์ระยะไกล OPeNDAP ในกรณีนี้ คนอ่านดำเนินการดำเนินการค่าผลิตขนาดใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราจะพบว่ากลยุทธ์ scanline โดยปกติจะเป็นที่ดีที่สุดเมื่อดำเนินการอ่านของแต่ละบุคคลที่มีราคาถูก (คือแหล่งข้อมูลที่จะจัดขึ้นในประเทศในรูปแบบที่ไม่มีการบีบอัด) หรือที่กริดแหล่งที่มีขนาดใหญ่มาก (ซึ่งกลยุทธ์กรอบจะต้องมีจำนวนมากของหน่วยความจำ) .
อัลกอริทึม bounding กล่องเป็นประโยชน์มากที่สุดที่ข้อมูลจะถูกจัดขึ้นในรูปแบบบีบอัด (เช่น HDF5 หรือ NetCDF4) หรือที่มีข้อมูลที่จะมีขึ้นบนเซิร์ฟเวอร์ OPeNDAP ระยะไกล ในกรณีเหล่านี้ดำเนินการอ่านของแต่ละบุคคลดำเนินการค่าใช้จ่ายที่มีขนาดใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราพบว่ากลยุทธ์ที่เหมาะสม scanline โดยปกติเมื่อบุคคลอ่านงานราคาถูก ( เช่นแหล่งข้อมูลที่จัดขึ้นในท้องถิ่นในรูปแบบไม่มีการบีบอัด ) หรือที่แหล่งตารางมีขนาดใหญ่มาก ( ซึ่งบริเวณกล่องกลยุทธ์จะต้องมีขนาดใหญ่มาก ปริมาณของหน่วยความจำ )ขอบเขตของกล่องที่มีประโยชน์ที่สุดที่ข้อมูลจะถูกเก็บไว้ในรูปแบบบีบอัด ( เช่น hdf5 หรือ netcdf4 ) หรือที่ข้อมูลจะถูกจัดขึ้นบนเซิร์ฟเวอร์ opendap ระยะไกล ในกรณีนี้ การอ่านแต่ละคนแบกค่าใช้จ่ายที่มีขนาดใหญ่