Databasen och informationssökningsgemenskaperna har arbetat med separata uppsättningar tekniker för att fråga ut strukturerade data och textdata, men det finns ett växande behov av att hantera dessa typer av data tillsammans. I detta dokument presenterar vi en strategi för att effektivt besvara gemensamma frågor om båda typerna av data. Genom att använda en effektiv komprimeringsalgoritm, är våra komprimerade bitmap index, som kallas FastBit, kompakta även när de innehåller miljontals bitmaps. Därför kan FastBit tillämpas effektivt på hundratusentals villkor över miljontals dokument. Bitmap index är utformade för att dra nytta av data som bara växer men inte ändras över tid (tillägg-endast data), och därmed är lika effektiva med bihang-endast textarkiv. I en prestandajämförelse mot ett vanligt databassystem med ett fulltextindex, MySQL, visar vi att våra index svarar på frågor 50 gånger snabbare i genomsnitt. Dessutom visar vi att integrering av FastBit med ett databassystem med öppen källkod, kallat MonetDB, ger liknande resultatvinster. Eftersom det integrerade MonetDB/FastBit-systemet ger den fullständiga SQL-funktionaliteten, är omkostnaderna för att stödja SQL inte huvudorsaken till de observerade skillnaderna i prestanda. Därför kan användningen av FastBit i andra databassystem erbjuda liknande prestandafördelar.
Strumpor, Kurt. Ref har lagt fram en strategi för att effektivt besvara gemensamma frågor om båda typerna av data.
Using Bitmap Index for Joint Queries on Structured and Text Data
{'venue': 'New Trends in Data Warehousing and Data Analysis', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}