Abstrato

OPERADORES DE JOIN ADAPTATIVOS PARA MAXIMIZAÇÃO DA TAXA DE RESULTADOS

Senhora Pallavi D.Umap, Prof. Doutor GRBamnote

Este trabalho está focado na forma como o operador join funciona num ambiente único, homogéneo e heterogéneo. Os algoritmos de junção adaptativa têm atraído recentemente muita atenção em aplicações emergentes onde os dados são fornecidos por fontes de dados autónomas através de ambientes de rede heterogénea. Nas técnicas tradicionais de junção, podem começar a produzir resultados de junção assim que as primeiras tuplas de entrada estão disponíveis, melhorando assim o pipeline, suavizando a produção de resultados de junção e mascarando os atrasos de origem ou de rede. Neste trabalho, avaliação do desempenho e comparação de Multiway join (MJoin), Double Index Nested Loop Reactive Join (DINER) e Multiple Index Nested Loop Reactive Join (MINER). O DINER combina dois elementos principais: uma política de libertação intuitiva que visa aumentar a produtividade das tuplas na memória na produção de resultados e uma nova técnica de junção reentrante que permite ao algoritmo alternar rapidamente entre o processamento de tuplas na memória e residentes no disco, explorando assim melhor os atrasos temporários quando não estão disponíveis novos dados. O MINER tem um desempenho superior em comparação com os algoritmos de junção anteriores na produção de tuplas de resultados a uma taxa significativamente mais elevada, ao mesmo tempo que faz um melhor uso da memória disponível.