Abstract-Aggregate beräkning i relationella databaser har konventionellt gjorts med hjälp av standard unary aggregering och binära gå operatörer. Dessa operatörer implementerar den traditionella modellen av databehandling förenas mellan relationer två i taget, materialisera de mellanliggande resultaten, och sedan gå vidare för att antingen sortera- eller hash-baserad aggregerad beräkning för att härleda slutresultatet. Detta tillvägagångssätt kan dock vara dramatiskt underoptimalt när det gäller anslutningar med låg selektivitet, och det slutar ofta med att det ger stora mellanliggande resultat även om de berörda förbindelserna och slutresultatet själva är ganska små. Dessutom kan många av de mellanliggande resultaten aldrig bli en del av slutresultatet. I detta papper föreslår vi en ny aggregerad frågebehandlingsteknik som utnyttjar grafdatastrukturer för att effektivt svara på aggregerade frågor över går, utan att materialisera mellanliggande gå resultat. Vi sveper in denna teknik i en multi-way komposit databasoperatör som heter GÅ-AGG som kombinerar Join och Aggregation. Vi tillhandahåller en allmän ram för att utföra aggregeringsförfrågningar över godtyckliga acykliska anslutningar, som involverar ett antal grupp-för-attribut från alla relationer. Vi presenterar också en grundlig experimentell utvärdering av både verkliga och syntetiska dataset. Våra experiment visar att våra operatörer kan uppnå storleksordningar lägre frågetider och minneskrav jämfört med den traditionella metoden, även när den genomförs utanför databassystemet.
För groupby aggregerade frågor, REF också använt värsta fall optimal gå algoritmer för att undvika att utvärdera binära går med i en tid och materialisera de mellanliggande resultaten.
Memory-Efficient Group-by Aggregates over Multi-Way Joins
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}