典型文献
基于MongoDB的海量天文星表数据的快速时序重构研究
文献摘要：
天文数据的爆发性增长,导致运用传统科学计算方法生成天文时序数据时效率不高,直接影响时域天文学的科学产出.为了解决这一问题,文章提出了减少距离计算的同源星表快速证认方法及基于MongoDB的应用方案,重点从原始数据的访存优化,证认计算速度的提高等方面寻求新的改进方案,以解决大规模天文星表的批量时序重构的效率问题.实验结果表明,与基于传统多波段交叉证认算法和关系型数据库的方法相比,该方法可以更有效地提高时序数据的生成效率,为时域天文学时代频繁采样望远镜大规模星表数据的时序重构和光变曲线的生成提供了新思路.
文献关键词：
MongoDB;地理空间索引;访存优化;证认优化
中图分类号：
作者姓名：
徐丹滢;赵青;权文利;宋红壮
作者机构：
天津科技大学人工智能学院,天津300457
文献出处：
引用格式：
[1]徐丹滢;赵青;权文利;宋红壮-.基于MongoDB的海量天文星表数据的快速时序重构研究)[J].天文学进展,2022(02):298-314
A类：
时域天文,地理空间索引,证认优化
B类：
MongoDB,文星,星表,重构研究,天文数据,爆发性增长,科学计算,成天,时序数据,数据时效,效率不高,天文学,距离计算,应用方案,原始数据,访存优化,计算速度,求新,改进方案,模天,效率问题,多波段,关系型数据库,生成效率,望远镜,光变曲线
AB值：
0.357736
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