In Fig. 5, all the keywords have th

In Fig. 5, all the keywords have the same frequency.
The B+
-tree and bloom filter perform a little better than
Merge-Join in most of the tests since these two algo-
rithms perform best when the frequencies of the key-
words vary greatly. While all the keyword lists in Fig.
5 have the same size, B+
-tree is a little better than
Merge-Join as the B+
-tree lookup is more efficient than
the Merge-Join scan. The bloom filter reduces the I/O
cost and is better than the other two methods.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในรูป 5 คีย์เวิร์ดทั้งหมดมีความถี่เดียว B +-ต้นไม้และดอกไม้กรองทำน้อยดีกว่า เวียนเข้าร่วมในส่วนของการทดสอบตั้งแต่ algo สองเหล่านี้-rithms ทำดีที่สุดเมื่อความถี่ของคีย์คำที่แตกต่างกันมาก ในขณะที่รายการคำสำคัญในรูป 5 มีขนาดเดียวกัน B +-ต้นไม้มีน้อยดีกว่า ผสานรวมเป็น B +-ค้นหาแผนมีประสิทธิภาพมากกว่า ผสานรวมการสแกน ตัวกรองบานลด I/O ค่าใช้จ่าย และดีกว่าสองวิธี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในรูป 5 คำหลักทั้งหมดมีความถี่เดียวกัน.
The B +
-tree และบานกรองดำเนินการน้อยกว่า
ผสานเข้าร่วมในส่วนของการทดสอบตั้งแต่ทั้งสองอั
รวมถึงวิธีปฏิบัติที่ดีที่สุดเมื่อความถี่ของแป้นพิมพ์
คำแตกต่างกันมาก ในขณะที่ทุกรายการคำหลักในรูป.
5 มีขนาดเดียวกัน B +
-tree เป็นเพียงเล็กน้อยดีกว่า
ผสานเข้าร่วมเป็น B +
ค้นหา -tree จะมีประสิทธิภาพมากกว่า
ผสานเข้าร่วมการสแกน ตัวกรองบานช่วยลด I / O,
ค่าใช้จ่ายและจะดีกว่าอีกสองวิธี