Abstrakt. Skyline-frågor hjälper användare att fatta intelligenta beslut om komplexa data, där olika och ofta motstridiga kriterier beaktas. Nuvarande beräkningsmetoder för skyline är begränsade till centraliserade frågeprocessorer, vilket begränsar skalbarheten och tvingar fram en enda felpunkt. I detta dokument, vi tar itu med problemet med att parallellisera skyline frågeutförande över ett stort antal maskiner genom att utnyttja innehållsbaserad data partitionering. Vi presenterar en ny distribuerad skyline frågehanteringsalgoritm (DSL) som upptäcker skylinepunkter gradvis. Vi föreslår två mekanismer, rekursivt område partitionering och dynamisk regionkodning, för att genomdriva en partiell ordning på frågeutbredning för att pipeline frågeutförande. Vår analys visar att DSL är optimalt när det gäller det totala antalet lokala frågeanrop i alla maskiner. Dessutom visar simuleringar och mätningar av ett utplacerat system att vårt systems belastning balanserar kommunikations- och bearbetningskostnader för klustermaskiner, vilket ger ökad skalbarhet och betydande prestandaförbättringar jämfört med alternativa distributionsmekanismer.
I REF, Wu et al. Ta först itu med problemet med parallellisering av skylinefrågor över en share-noll arkitektur.
Parallelizing skyline queries for scalable distribution
{'venue': 'In EDBT’06', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}