Under de senaste decennierna, förbättringar i CPU-hastighet har överträffat förbättringar i huvudminne och disk access hastigheter av storleksordningar, vilket gör det möjligt att använda datakomprimering tekniker för att förbättra prestanda databassystem. Tidigare arbete beskriver fördelarna med komprimering för numeriska attribut, där data lagras i komprimerat format på disk. Trots överflödet av strängvärderade attribut i relationsscheman finns det lite arbete på komprimering för strängattribut i ett databassammanhang. Dessutom, inget av det tidigare arbetet på lämpligt sätt behandlar rollen som frågeoptimeraren: Under frågeutförandet, är data antingen ivrigt dekomprimerade när det läses in i huvudminnet, eller data latzily förblir komprimerade i huvudminnet och dekomprimeras endast på efterfrågan. I detta dokument presenterar vi ett effektivt tillvägagångssätt för databaskomprimering baserad på lätta, attribut-nivå kompression tekniker. Vi föreslår en hierarkisk ordbok Kodningsstrategi som intelligent väljer den mest effektiva komprimeringsmetoden för strängvärderade attribut. Vi visar att ivriga och lata dekompressionsstrategier producerar suboptimala planer för frågor som involverar komprimerade strängattribut. Vi formaliserar sedan problemet med komprimeringsmedveten frågeoptimering och föreslår en påvisbart optimal och två snabba heuristiska algoritmer för att välja en frågeplan för relationella scheman med komprimerade attribut; våra algoritmer kan enkelt integreras i befintliga kostnadsbaserade frågeoptimerare. Experiment som använder TPC-H-data visar effekten av våra strängkomprimeringsmetoder och visar vikten av komprimeringsmedveten frågeoptimering. Vårt tillvägagångssätt resulterar i en orderhastighet jämfört med befintliga tillvägagångssätt.
Chen och Al. REF föreslår en hierarkisk ordbok Kodning för strängvärderade attribut.
Query optimization in compressed database systems
{'venue': "SIGMOD '01", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}