时空覆盖：基于跨范围限制的动态覆盖时间序列索引

后端

2024-01-06 13:15:24

时间序列索引：超越限制的创新

在当今信息泛滥的时代，时间序列数据已成为各个领域的命脉。从金融交易的潮起潮落到医疗保健患者数据的细微变化，这些时间序列数据捕捉了我们周围世界的动态变化。为了有效地处理和分析这些数据，我们需要强大且高效的索引技术。

传统的索引技术不足

传统的索引技术，如 B 树和哈希表，在处理时间序列数据时表现不佳。这些技术通常依赖于数据点之间的明确关系，而时间序列数据通常具有高度非线性和动态特征。

动态覆盖索引的兴起

为了应对这些挑战，研究人员开发了动态覆盖时间序列索引。这些索引通过将时间序列分解为一系列子序列，然后使用覆盖来索引这些子序列。覆盖表示时间序列中具有相似模式的连续子序列。

跨范围限制的盲点

然而，现有动态覆盖索引的一个关键缺陷是它们忽视了跨范围限制。跨范围限制是查询时间范围定义的时间约束。在许多现实应用中，查询通常指定特定的时间范围，索引仅对该范围内的数据感兴趣。

忽略跨范围限制会产生大量不相关的结果，从而降低索引的效率。为了解决这一问题，我们提出了一个创新方法——动态覆盖跨范围限制（DCRC）。

DCRC：超越限制

DCRC 是一种新颖的时间序列索引方法，它考虑跨范围限制，并利用这些限制来构建更有效的索引。它使用基于跨范围限制的动态覆盖算法来识别和索引时间序列。

与现有技术相比，DCRC 具有显着的优势：

更高的查询精度： DCRC 考虑跨范围限制，可以过滤掉不满足跨范围限制的结果，从而提高查询精度。
更高的查询效率： DCRC 使用基于跨范围限制的动态覆盖算法，可以有效地识别和索引时间序列，从而提高查询效率。
更好的可扩展性： DCRC 可以有效地扩展到处理大数据集，使其适用于实际应用中遇到的各种大规模数据集。

代码示例

以下 Python 代码示例演示了 DCRC 如何工作的：

import numpy as np
from dcrc import DCRC

# 创建一个时间序列数据集
data = np.random.randn(1000, 100)

# 创建一个 DCRC 索引
index = DCRC()

# 将数据集索引到 DCRC 索引中
index.fit(data)

# 查询跨范围限制为 [0, 50] 的时间序列
results = index.query(query_range=[0, 50])

# 打印查询结果
print(results)