Example 1 In Fig. 3, suppose the keyword query
is “XML, 2006, author”, and the IDList w.r.t. “XML”
is {1, 12, 16, 66, 80} while the IDLists of “2006” and
“author” are those illustrated in Figs. 3a and 3b. As
Merge-Join algorithm merge-joins these three IDLists
to get their intersection, its complexity is the sum of
the sizes of these three IDLists, i.e., 5+36+36=77.
However with the B+
-tree index, the complexity is re-
duced to 5+5×3+ 5×3=35. Consequently, the B+
-tree
index significantly improves retrieval of the meaning-
ful self-integral trees by skipping many irrelevant ele-
ments. The B+
-tree index is much more efficient if one
of the keyword lists is much smaller than others.
ตัวอย่างที่ 1 ในรูปที่ 3 สมมติว่าคำหลักที่สอบถาม" XML , 2549 , ผู้เขียน " และ idlist w.r.t. " XML "คือ { 1 , 12 , 16 , 66 , 80 } ในขณะที่ idlists " 2006 " และ" ผู้เขียน " ที่แสดงในผลมะเดื่อ . และเป็น 3A 3B .ผสานเข้าร่วมขั้นตอนวิธีผสานรวม idlists เหล่านี้สามให้แยกของพวกเขา , ความซับซ้อน คือผลรวมของขนาดของทั้งสาม idlists คือ 5 + 36 + 36 = 77อย่างไรก็ตามกับ B +- ดัชนีความซับซ้อนจะ re - ต้นไม้duced 5 + 5 + 5 × 3 × 3 = 35 จึง , B +- ต้นไม้ดัชนีอย่างมีนัยสำคัญปรับปรุงการสืบค้นความหมาย -ful ตนเองครบถ้วนต้นไม้โดยข้ามเขาไม่เกี่ยวข้องเยอะments . B +- ดัชนีต้นไม้มีประสิทธิภาพมากขึ้นถ้าหนึ่งของคำหลักรายการมีขนาดเล็กกว่าคนอื่น ๆ
การแปล กรุณารอสักครู่..
