Stora företag har förlitat sig på parallella databashanteringssystem (PDBMS) för att behandla deras ständigt ökande datavolym och komplexa frågor. Skalbarheten och prestandan hos ett PDBMS kommer från belastningsbalansering på alla noder i systemet. Skewed bearbetning kommer att avsevärt sakta ner frågesvarstiden och försämra den totala systemprestandan. Affärsunderrättelseverktyg som används av företag genererar ofta ett stort antal yttre kopplingar och kräver hög prestanda från de underliggande databassystemen. Även om omfattande forskning har gjorts om hantering av skev bearbetning för inre kopplingar i PDBMS, finns det ingen känd forskning om data skew hantering för parallella yttre kopplingar. Vi föreslår en enkel och effektiv yttre gå algoritm som kallas OJSO (Outer Join Skew Optimization) för att förbättra prestanda och skalbarhet av parallella yttre kopplingar. Våra experimentella resultat visar att OJSO-algoritmen signifikant påskyndar frågetiden i närvaro av dataskew.
Xu och al. föreslog också en parallell yttre gå algoritm OJSO (Outer Join Skew Optimization) i närvaro av data skew REF.
Efficient Outer Join Data Skew Handling in Parallel DBMS
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}