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J-GLOBAL ID：201802216693309179   整理番号：18A1028065

LBFM:ブロックレベルデータスキッピングのための多次元メンバシップ指標【JST・京大機械翻訳】

LBFM: Multi-Dimensional Membership Index for Block-Level Data Skipping

著者 (5件)： Wang Yong ,  Yun Xiaochun ,  Wang Xi ,  Wang Shupeng ,  Wu Yongshang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISPA/IUCC  ページ： 343-351  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データスキップは質問エンジンにおけるデータアクセスを低減する有望な技術である。タプルの各ブロックに対するメタデータを維持することにより,メタデータがブロックが関連データを含まない場合には,質問はブロックをスキップする可能性がある。明らかに,キー因子は,ブロックの代表的特徴を抽出することによって,効果的なメタデータを構築する方法である。本論文では,再帰的に階層化されたフレームワークを採用し,空間消費ビット行列の代わりに空間消費を圧縮するために,HashMapとビットマップの順序階層としてマトリックスを表現する,多次元インデックス,層状ブルームフィルタマトリックス(LBFM)を提案した。さらに,LBFMは次元結合切断をサポートし,それに従って最適インデクシング戦略を生成することができ,したがって,空間効率をさらに改善することができた。LBFMの時間複雑性を実証し,理論的には,LBFMがBloomフィルタ行列アルゴリズムよりも低い空間消費を持つことを理論的に証明した。著者らは,著者らのインデックス技術を,Spark SQL上でプロトタイピングした。TPC-Hと現実世界の作業負荷に関する著者らの実験は,LBFMが従来の方法の上で質問応答時間の側面において著しい改良を得ることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： プロトタイピング ,  階層構造 ,  *高次元 ,  アルゴリズム ,  メタデータ
準シソーラス用語： Bloomフィルタ ,  複雑性 ,  ビットマップ ,  データアクセス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多次元 ,  メンバ ,  シップ ,  指標