Abstract-The skyline är en viktig frågeoperatör för flera kriterier beslutsfattande. Det minskar en datauppsättning till endast de punkter som avTer optimala avvägningar av dimensioner. I allmänhet är det mycket dyrt att beräkna. Nyligen, multicore CPU algoritmer har föreslagits för att påskynda beräkningen av skyline. De minimerar dock inte dominanstester i tillräcklig utsträckning och är därför inte konkurrenskraftiga med toppmoderna sekventiella algoritmer. I detta dokument introducerar vi en ny multicore skyline algo ritm, Hybrid, som behandlar punkter i block. Det upprätthåller en delad, global skyline bland alla trådar, som används för att minimera dominans tester samtidigt som hög genomströmning. Algoritmen använder en effektivt uppdatable datastruktur över den delade globala skyline, baserad på punktbaserad partitionering. Dessutom släpper vi ett stort riktmärke av optimerade skylinealgoritmer, med vilka vi demonstrerar på utmanande arbetsbelastningar en 100-faldig upphastighet över toppmoderna multicorealgoritmer och en LO-faldig upphastighet med 16 kärnor över toppmoderna sekventiella algoritmer.
Hybrid REF tillämpar timing och punktbaserad partitionering.
Scalable parallelization of skyline computation for multi-core processors
{'venue': '2015 IEEE 31st International Conference on Data Engineering', 'journal': '2015 IEEE 31st International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}