This paper presents an efficient al

This paper presents an efficient algorithm which helps the organization of spatial data and use some
optimized technique to retrieve data from intelligent system. Further, based on this buffering technique
the retrieval of data in distributed spatial database will be more efficient. In this technique once optimal
execution plan is selected for a query then there is no need to create any execution plan for similar query
in future. So when this proposed model will be applied in the distributed spatial database, then the people
can access the spatial data all over the network at an affordable cost. The proposed algorithm has some
limitations in replication of index will waste plenty of storage space when the spatial dataset is huge. In
addition, it would be worse than the serial algorithm when spatial query failed to find any spatial object
which satisfied the query requirements. In future our focus will be the implementation of the system along
with load balancing. These problems mention above need us to research deeply in future. In the
conclusion a clam can be made the proposed algorithm is efficient enough in comparison to other existing
intelligent query optimizer for distributed spatial database. This will have tremendous impact on
automatic database tuning and other query optimization processes. The more experiments in future may
substantiate this clam.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เอกสารนี้แสดงขั้นตอนวิธีมีประสิทธิภาพซึ่งช่วยให้องค์กรของข้อมูลปริภูมิ และใช้
ปรับเทคนิคการดึงข้อมูลจากระบบอัจฉริยะ เพิ่มเติม ตามนี้บัฟเฟอร์เทคนิค
เรียกข้อมูลในฐานข้อมูลปริภูมิแบบกระจายจะมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในเทคนิคนี้เหมาะสมกัน
เลือกแผนการดำเนินการสำหรับแบบสอบถาม แล้วไม่จำเป็นต้องสร้างแผนการดำเนินการใด ๆ สำหรับแบบสอบถามเหมือน
ในอนาคต ดังนั้นเมื่อนำเสนอนี้จะใช้แบบจำลองในฐานข้อมูลปริภูมิกระจาย แล้วคน
สามารถเข้าถึงข้อมูลปริภูมิทั่วเครือข่ายที่มีต้นทุนที่ราคาไม่แพง อัลกอริทึมนำเสนอมี
ข้อจำกัดในการจำลองแบบของดัชนีจะเสียเนื้อที่มากมายเมื่อชุดข้อมูลปริภูมิเป็นอย่างมาก ใน
นอกจากนี้ มันจะเลวร้ายยิ่งกว่าอัลกอริทึมประจำเมื่อสอบถามพื้นที่ไม่พบวัตถุใด ๆ ปริภูมิ
ซึ่งพอสอบถามความต้องการ ในอนาคตของเราจะใช้งานระบบตาม
กับสมดุล พูดถึงปัญหาเหล่านี้ข้างต้นได้เราวิจัยลึกในอนาคต ในการ
สรุปหอยที่จะนำเสนออัลกอริทึมมีประสิทธิภาพเพียงพอ โดยที่มีอยู่อื่น ๆ
เพิ่มประสิทธิภาพอัจฉริยะแบบสอบถามสำหรับฐานข้อมูลปริภูมิแบบกระจายได้ นี้จะมีผลกระทบมหาศาลบน
ปรับแต่งฐานข้อมูลอัตโนมัติและอื่น ๆ สอบถามเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ ในอนาคตอาจทดลองเพิ่มเติม
substantiate หอยนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทความนี้นำเสนอวิธีการที่มีประสิทธิภาพซึ่งจะช่วยให้องค์กรของข้อมูลเชิงพื้นที่และการใช้งานบางส่วน
เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพในการดึงข้อมูลจากระบบอัจฉริยะ นอกจากนี้ขึ้นอยู่กับเทคนิคการกำหนดบัฟเฟอร์นี้
การดึงข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ที่กระจายจะมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในเทคนิคที่ดีที่สุดครั้งนี้
แผนปฏิบัติการจะถูกเลือกสำหรับการค้นหานั้นมีความต้องการที่จะสร้างแผนปฏิบัติการสำหรับการสืบค้นที่คล้ายกันไม่
ได้ในอนาคต ดังนั้นเมื่อรูปแบบที่นำเสนอนี้จะถูกนำมาใช้ในฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ที่กระจายแล้วคน
สามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงพื้นที่ทั้งหมดบนเครือข่ายที่ราคาไม่แพง อัลกอริทึมที่นำเสนอมีบาง
ข้อ จำกัด ในการจำลองแบบของดัชนีจะเสียความอุดมสมบูรณ์ของพื้นที่จัดเก็บเมื่อชุดข้อมูลเชิงพื้นที่ที่มีขนาดใหญ่มาก ใน
นอกจากนี้มันจะเลวร้ายยิ่งกว่าอัลกอริทึมอนุกรมเมื่อสอบถามอวกาศล้มเหลวที่จะพบวัตถุอวกาศใด ๆ
ซึ่งความพึงพอใจความต้องการแบบสอบถาม ในอนาคตเรามุ่งเน้นที่จะดำเนินงานของระบบพร้อม
กับสมดุลภาระ ปัญหาเหล่านี้กล่าวถึงข้างต้นต้องการให้เราในการวิจัยลึกในอนาคต ใน
ข้อสรุปหอยสามารถทำอัลกอริทึมที่นำเสนอจะมีประสิทธิภาพเพียงพอในการเปรียบเทียบกับคนอื่น ๆ ที่มีอยู่
เพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาอัจฉริยะสำหรับการกระจายฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ นี้จะมีผลกระทบอย่างมากต่อ
การปรับฐานข้อมูลอัตโนมัติและกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาอื่น ๆ การทดลองมากขึ้นในอนาคตอาจ
พิสูจน์หอยนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทความนี้นำเสนออัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพซึ่งช่วยให้องค์กรของข้อมูลเชิงพื้นที่และการใช้เทคนิคบาง
( ดึงข้อมูลจากระบบอัจฉริยะ เพิ่มเติมตามนี้เทคนิคบัฟเฟอร์
การสืบค้นข้อมูลในฐานข้อมูลการกระจายเชิงพื้นที่ จะมีประสิทธิภาพมากขึ้น เทคนิคนี้เหมาะสม
ครั้งแผนปฏิบัติการเลือกแบบสอบถาม จากนั้นต้องมีการสร้างแผนปฏิบัติการใด ๆสำหรับ
สอบถามเหมือนกันในอนาคต ดังนั้นเมื่อนี้รูปแบบจะใช้ในการกระจายเชิงพื้นที่ ฐานข้อมูล แล้วคน
สามารถเข้าถึงพื้นที่ข้อมูลผ่านเครือข่ายที่ค่าใช้จ่ายไม่แพง วิธีที่เสนอมี
ข้อจำกัดในการดัชนีจะเปลืองมากมายของพื้นที่จัดเก็บข้อมูลเมื่อข้อมูลเชิงพื้นที่มีขนาดใหญ่ ใน
นอกจากนี้ มันจะแย่กว่าขั้นตอนวิธีเชิงอนุกรมเวลาข้อมูลล้มเหลวที่จะหาใด ๆวัตถุอวกาศ
ซึ่งพอใจแบบสอบถามความต้องการ ในอนาคตโฟกัสของเราจะใช้ระบบตาม
กับโหลดสมดุลปัญหาเหล่านี้ที่กล่าวถึงข้างต้นต้องการวิจัยลึกในอนาคต ใน
สรุปหอยสามารถเป็นวิธีที่เสนอมีประสิทธิภาพเพียงพอในการเปรียบเทียบกับอื่น ๆที่มีอยู่
ฉลาด Quellogrosso ฐานข้อมูลเชิงกระจาย นี้จะมีผลกระทบอย่างมากต่อ
อัตโนมัติปรับฐานข้อมูลและกระบวนการการเพิ่มประสิทธิภาพอื่น ๆ การทดลองในอนาคตอาจ
เพิ่มเติมพิสูจน์หอยนี้