ABSTRACT Rank (dvs. top-k) gå frågor spelar en nyckelroll i moderna analysuppgifter. Men trots sin betydelse och till skillnad från centraliserade inställningar har de helt förbisetts i molnet NoSQL-inställningar. Vi försöker fylla denna lucka: Vi bidrar med en uppsättning lösningar och studerar deras resultat på ett omfattande sätt. Baslinjelösningar erbjuds med hjälp av SQL-liknande språk (som Hive och Pig), baserat på MapReduce-jobb. Vi tillhandahåller först lösningar som är baserade på specialiserade index, som själva kan nås med antingen MapReduce eller koordinator-baserade strategier. Den första indexbaserade lösningen är baserad på omvända index, som nås med MapReduce jobb. Den andra indexbaserade lösningen anpassar en populär centraliserad rank-join-algoritm. Vi bidrar vidare med en ny statistisk struktur bestående av histogram och Bloomfilter, som utgör grunden för den tredje indexbaserade lösningen. Vi tillhandahåller (i) MapReduce algoritmer som visar hur man bygger dessa index och statistiska strukturer, (ii) algoritmer för att möjliggöra online uppdateringar av dessa index, och (iii) frågebehandling algoritmer som använder dem. Vi implementerade alla algoritmer i Hadoop (HDFS) och HBase och testade dem på TPC-H datauppsättningar av olika skalor, med hjälp av olika frågor på tabeller av olika storlekar och olika score-attribute fördelningar. Vi överförde våra implementeringar till Amazon EC2 och "in-house" labbkluster av olika skalor. Vi ger resultat för tre mätvärden: frågeutförandetid, nät bandbreddsförbrukning och dollarkostnad för frågeutförande.
I REF diskuteras en indexbaserad lösning som anpassar en centraliserad rank-join algoritm.
Rank Join Queries in NoSQL Databases
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}