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摘要:
分析型数据库在现代企业中得到广泛应用,在使用过程中对查询处理速度的要求逐渐提高.大数据环境下,分析型数据库面临一系列新的挑战:首先,数据复杂性与日俱增,使得数据库系统的初始配置任务更加繁重,例如索引创建等;其次,在分析过程中,由于查询负载模式无法预知,需要对某些属性反复构建索引,以满足查询的时间要求.显然,传统的索引构建维护技术不能完全满足新的应用环境.数据库分裂技术提出了一种不同的策略去解决这些问题.使用数据库分裂技术,DBA不需要对数据库进行细粒度的系统配置.在查询执行过程中,数据库能自动调整以适应查询负载;随着查询负载的变化,系统自动调整索引.近年来,一系列数据库分裂算法被提出,但已有的算法都各有优缺点.因此给出了一个cache conscious的数据库分裂代价模型,并基于该模型构建了一个新的自适应索引,其可以综合不同数据库分裂算法的优势.通过大量实验验证了这种新自适应索引技术的有效性.
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文献信息
篇名 内存列存储数据库中优化的混合自适应索引
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 自适应合并 数据库分裂 自适应索引 混合算法
年,卷(期) 2015,(11) 所属期刊栏目 2014年全国高性能计算学术年会
研究方向 页码范围 28-31,36
页数 5页 分类号 TP301
字数 5375字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2015.11.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周烜 中国人民大学信息学院 3 22 3.0 3.0
2 周新 中国人民大学信息学院 12 134 7.0 11.0
传播情况
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引文网络
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2020(2)
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研究主题发展历程
节点文献
自适应合并
数据库分裂
自适应索引
混合算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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