摘要：大數(shù)據(jù)時代的到來給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)查詢帶來了性能挑戰(zhàn),即使查詢算法有著O(n)的線性復雜度,但當n極大時其時間開銷也難以滿足用戶需求。在很多實際應用中,人們并不需要精確的查詢結果,但要求在給定時間內完成查詢,因此可適當犧牲查詢精度以滿足性能約束。采樣查詢通過約簡查詢范圍來提高查詢性能,現(xiàn)有的采樣方法多針對特定的算法和特定的應用場景,缺乏大數(shù)據(jù)環(huán)境下一般性的采樣查詢方法以及保證性能和精度的研究。文中研究大數(shù)據(jù)環(huán)境下列存儲的采樣查詢處理,從數(shù)據(jù)劃分和數(shù)據(jù)采樣兩方面改進大數(shù)據(jù)的查詢效率。提出了基于加速比和勢分布的采樣方法,其支持各類采樣算法,實現(xiàn)了分布式環(huán)境下采樣查詢的隨機性保證、性能保證和近似性評價,并兼容了精確查詢。該方法可以快速應用到已有大量數(shù)據(jù)的列存儲中,具備良好的擴展性和可維護性。以Top-K為查詢用例的實驗結果證明,在不同數(shù)據(jù)量、不同數(shù)據(jù)分布和不同采樣算法下,實際采樣率與給定采樣率的誤差低于2%,查詢準確度(Accuracy)穩(wěn)定,方差在0.10和0.12之間,因此提出的基于段勢的數(shù)據(jù)劃分的采樣效率高于平均劃分和線性劃分。