Strukturerade peer-to-peer (P2P) overlays har framgångsrikt använts i många applikationer för att lokalisera innehåll. De har dock varit mindre effektiva när det gäller att hantera stora mängder data på grund av de höga omkostnaderna för att upprätthålla index. I detta dokument föreslår vi PISCES, ett peer-baserat system som indexerar valt innehåll för effektiv sökning. Till skillnad från traditionella metoder som indexerar alla data identifierar PISCES en delmängd tuples till index baserat på vissa kriterier (såsom frågefrekvens, uppdateringsfrekvens, indexkostnad, etc.). Dessutom är ett grovkornigt intervall index byggt för att underlätta behandlingen av frågor som inte kan besvaras fullt ut av tuple-level index. Ännu viktigare, PISCES kan adaptivt självjustera för att optimera delmängd av tuples som ska indexeras. Det vill säga, det (partiella) indexet i PISCES är byggt på ett Just-In-Time (JIT) sätt. Välgörande tuples för nuvarande användare dras för indexering medan indexerade tuples med sällan tillgång och höga underhållskostnader kastas. Vi inför också ett lätt övervakningssystem för strukturerade nätverk för att samla in nödvändig statistik. Vi har genomfört en omfattande experimentell studie på PlanetLab för att illustrera genomförbarhet, praktiskhet och effektivitet av PISCES. Resultaten visar att PISCES har lägre underhållskostnader och erbjuder bättre sök- och frågeeffektivitet jämfört med befintliga metoder.
PISCES REF identifierar en delmängd data tuples till index baserat på vissa kriterier (t.ex. frågefrekvens, uppdateringsfrekvens, indexeringskostnad).
Just-in-time query retrieval over partially indexed data on structured P2P overlays
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}