Abstract-Förmågan att modellera tidsvarierande naturer är avgörande för många databasapplikationer såsom datalagring och gruvdrift. De tidsmässiga aspekterna ger dock många unika egenskaper och utmaningar för frågebehandling och optimering. Bland utmaningarna är att beräkna tidsmässiga aggregat, vilket kompliceras av att man måste beräkna tidsmässiga grupperingar. I den här artikeln introducerar vi en mängd olika tidsmässiga aggregeringsalgoritmer som övervinner stora nackdelar med tidigare arbete. För det första har både den värsta och den genomsnittliga bearbetningstiden förbättrats avsevärt för småskaliga aggregeringar. För det andra, för storskaliga aggregeringar, kan de föreslagna algoritmerna hantera en databas som är betydligt större än storleken på tillgängligt minne. För det tredje uppnår den parallella algoritmen som är utformad på en delad arkitektur skalbar prestanda genom att leverera nästan linjär uppskalning och uppsnabbning, även vid närvaro av dataskew. Bidragen i detta dokument är särskilt viktiga eftersom ökningen av kraven på databasstorlek och svarstid har ökat snabbare inom bearbetnings- och masslagringsteknik. Index Terms-Temporal databaser, temporal aggregering, skalbar frågebehandling, data partitionering, balanserad träd algoritm, slå samman-sort algoritm, temporal frågebehandling, aggregerade frågor.
Dessutom, Moon et al. REF föreslog också en hink algoritm och parallelliserade den på en delad-ingenting arkitektur.
Efficient Algorithms for Large-Scale Temporal Aggregation
{'venue': 'IEEE TRANS. ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}