Sparse" data, där relationer har många attribut som är noll för de flesta tuples, utgör en utmaning för relationella databashanteringssystem. Om man använder den normala "horisontella" schemat för att lagra sådana data i någon av de tre ledande kommersiella RDBMS, resultatet är tabeller som upptar stora mängder lagring, varav de flesta ägnas åt nulls. Om man försöker undvika denna lagring uppblåsning genom att använda en "vertikal" schema, är lagringsutnyttjandet verkligen bättre, men frågeprestanda är storleksordningar långsammare för vissa klasser av frågor. I detta dokument hävdar vi att det rätta sättet att hantera glesa data inte är att använda ett vertikalt schema, utan snarare att utöka RDBMS tuple lagringsformat för att tillåta representation av glesa attribut som tolkade fält. Tillägget av tolkad lagring möjliggör effektiv och transparent sökning av glesa data, enhetlig tillgång till alla attribut, och schema skalbarhet. Vi visar, genom ett genomförande i PostgreSQL, att den tolkade lagringsmetoden dominerar i frågeeffektivitet och användarvänlighet över den aktuella horisontella lagringen och vertikala scheman i ett brett spektrum av frågor och glesa datamängder.
Beckmann m.fl. REF utökar RDBMS-attributen för att hantera glesa data som tolkade fält.
Extending RDBMSs To Support Sparse Datasets Using An Interpreted Attribute Storage Format
{'venue': "22nd International Conference on Data Engineering (ICDE'06)", 'journal': "22nd International Conference on Data Engineering (ICDE'06)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}