卜祥亮，唐小明，殷君茹，李惺颖

（1.北京林业大学 水土保持学院，北京 100083；2.中国林业科学研究院 资源信息研究所，北京100091；3.广西林业勘测设计院，广西 南宁 530011）

一种面向并行查询的森林资源小班数据划分粒度研究

卜祥亮1，2，唐小明2，殷君茹2，李惺颖3

（1.北京林业大学 水土保持学院，北京 100083；2.中国林业科学研究院 资源信息研究所，北京100091；3.广西林业勘测设计院，广西 南宁 530011）

为在并行环境下高效地利用并行计算资源，促进静态负载均衡，从而总体上提高森林资源小班数据在并行环境下查询的响应效率，通过分析数据划分粒度与查询效率的关系，建立了数据划分粒度与查询效率的关系模型。采用辽宁省森林资源小班数据，实验验证了该模型，并取得森林资源小班数据的最佳划分粒度。实验表明，在最佳划分粒度进行并行查询时，查询效率明显优于其它划分粒度。

森林资源小班数据；并行查询；数据划分粒度；查询效率

森林资源小班数据能直观地反映森林资源的动态变化，是森林资源经营现状的直观体现，也是森林资源信息化管理的基础[1]。经过多年的森林资源普查，森林资源小班数据数量巨大，且类型多样。在森林资源信息化管理过程中，对森林资源小班数据实时海量计算能力的要求不断提高，单服务器计算能力越来越不能满足需求，并行计算作为求解各种计算密集型、数据密集型负载调度问题的有效手段，逐渐受到研究学者的关注。

并行计算分为计算并行与数据并行。……