Osäkerhet i datahanteringen har fått allt större uppmärksamhet från industrin och den akademiska världen. Många insatser har gjorts för att optimera osäkra databaser, inklusive utvecklingen av särskilda indexdatastrukturer. Inga av dessa ansträngningar har dock undersökt primära (klustrade) index för osäkra databaser, trots det faktum att klusterbildning har potential att erbjuda betydande hastigheter för icke-selektiva analytiska frågor på stora osäkra databaser. I detta dokument föreslår vi ett nytt index som kallas en UPI (Osäkra Primary Index) som samlar filer enligt osäkra attribut med både diskreta och kontinuerliga osäkerhetsfördelningar. Eftersom osäkra attribut kan ha flera möjliga värden, en UPI på en osäker egenskap duplicerar tuple data en gång för varje möjligt värde. För att förhindra storleken på UPI från att bli ohanterlig, dess storlek hålls liten genom att placera låg sannolikhet tuples i en särskild Cutoff Index som konsulteras endast när frågor om låg sannolikhet värden körs. Vi föreslår också flera andra optimeringar, inklusive tekniker för att förbättra sekundära indexprestanda och tekniker för att minska underhållskostnader och fragmentering genom att buffra ändringar i tabellen och skriva uppdateringar i sekventiella omgångar. Slutligen utvecklar vi kostnadsmodeller för UPI för att uppskatta frågeprestanda i olika inställningar för att hjälpa till att automatiskt välja inställningsparametrar för en UPI. Vi har implementerat en prototyp UPI och experimenterat på två riktiga datauppsättningar. Våra resultat visar att UPI kan avsevärt (upp till två storleksordningar) förbättra prestandan av osäkra frågor både över klustererade och osammanhängande attribut. Vi visar också att våra buffringstekniker minskar bordsfragmentering och håller underhållskostnaden så låg som eller till och med lägre än med hjälp av en osammanhängande högfil.
Kimura m.fl. REF föreslår ett nytt osäkert primärindex som samlar filer enligt osäkra attribut.
UPI: A Primary Index for Uncertain Databases
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}