Ett moln kan ses som en typ av flexibel datorinfrastruktur som består av många beräkningsnoder, där olika kunder kan få tillgång till olika datorkapaciteter. För att fullt ut utnyttja molnets kraft krävs en effektiv datahantering för att hantera enorma mängder data och stödja ett stort antal samtidiga slutanvändare. För att uppnå detta krävs i allmänhet ett skalbart indexeringssystem med hög genomströmning. Ett sådant indexeringssystem måste inte bara medföra en låg underhållskostnad utan också stödja parallell sökning för att förbättra skalbarheten. I detta dokument presenterar vi ett nytt, skalbart B + -tree-baserat indexeringssystem för effektiv databehandling i molnet. Vårt tillvägagångssätt kan sammanfattas enligt följande. Först bygger vi ett lokalt B + -tree index för varje beräkning nod som bara indexerar data som finns på noden. För det andra organiserar vi kalkylnoderna som en strukturerad overlay och publicerar en del av de lokala B + -tree noderna till overlay för effektiv frågebehandling. Slutligen föreslår vi en adaptiv algoritm för att välja de publicerade B + -tree noderna enligt frågemönster. Vi utför omfattande experiment på Amazons EC2 och resultaten visar att vårt indexeringssystem är dynamiskt, effektivt och skalbart.
Papper REF presenterar ett förbättrat B+ trädindex.
Efficient B-tree Based Indexing for Cloud Data Processing
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}