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今後について

今後について. 2003/1/10 笹栗　茂. 研究についての今後. Ｊｏｉｎについて 提案手法はあまり効果が無い クラスタリングによっては効果有 Ｊｏｉｎ＋Ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎは 1 次元に比べ効果有 Cold の時 Hot 時で Restriction の属性が多い場合 ⇒ 現況では Join と Restriction が同時に行えるというだけの論文 Join の効率化手法の検討 多次元インデックスを Join と Restriction を含むクエリに用いることの有効性を示す 論文について 上記の状況を受けて何を題材とするのか ＶＬＤＢ :

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今後について

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Presentation Transcript

  1. 今後について 2003/1/10 笹栗　茂

  2. 研究についての今後 • Ｊｏｉｎについて • 提案手法はあまり効果が無い • クラスタリングによっては効果有 • Ｊｏｉｎ＋Ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎは1次元に比べ効果有 • Coldの時 • Hot時でRestrictionの属性が多い場合 ⇒現況ではJoinとRestrictionが同時に行えるというだけの論文 • Joinの効率化手法の検討 • 多次元インデックスをJoinとRestrictionを含むクエリに用いることの有効性を示す • 論文について • 上記の状況を受けて何を題材とするのか • ＶＬＤＢ: • Processing Relational Join Operation with Restrictions Using R*-tree • 修士論文： • 多次元インデックスによるリレーションの空間表現とクエリ処理の効率化

  3. 論文について 現在Introductionまでが終了 　　　関連研究の調査 1/10 • VLDB/修士論文 • 目次案 • Abstract • Introduction • Related Work • Conventional Relational Join Operations • Query Processing Using UB-tree • Representation of Relational Table by Using R*-tree • R*-treeStructure • Representation of Relational Table Using R*-tree • Characteristics of Data in relational tables • Enhancing R*-tree to be suitable for representing relational tables • Normalization • Area修正 • Processing Join Operation with Multi-attribute Restrictions Using R*-tree • Join Algorithms Using R*-tree （Spatial Join） • Applying Spatial Join to Relational Join Operation • Modified Join Algorithm Using R*-tree Specialized for Relational Model and Queries • Experiments • Conclusion 龍君の論文引用 1/16 来週中（1/17）には第 0 Versionを完成したい

  4. UB-TreeでのJoinについて

  5. UB-TreeでのJoinを含むクエリの処理 • UB-Treeの論文[1]にTPC-Hクエリ（Q3）をどのように処理するかが記載 TPC-H Benchmark Query Q3 [1]：Processing Operations with Restrictions in RDBMS without External Sorting: The Tetris Algorithm. V. Markl, M. Zirkel, R. Bayer., ICDE’99

  6. 標準的なＱ３の処理木 ω（REVENUE,ORDERDATE） Ｈａｓｈ結合やソートマージ結合 など結合手法は考えられるが ここではソートマージ結合使用 σ：Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ∞：Ｊｏｉｎ γ：Ｇｒｏｕｐｉｎｇ ω：Ｏｒｄｅｒｉｎｇ Ｍ：Ｍｅｒｇｅ τ：Ｔｅｔｒｉｓ γ（ORDERKEY,ORDERDATE, SHIPPRIORITY） ∞ ORDERKEY ω（ＯＲＤＥＲＫＥＹ）, Ｍ（ＯＲＤＥＲＫＹ） ソートマージ結合 ∞ ＣＵＳＴKEY ω（ＣＵＳＴＫＥＹ）, Ｍ（ＣＵＳＴＫＥＹ） Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ σ（ＭＫＴＳＥＧＭＥＮＴ） σ（ＳＨＩＰＤＡＴＥ） σ（ＯＲＤＥＲＤＡＴＥ） ＣＵＳＴＭＥＲ ＯＲＤＥＲ ＬＩＮＥＩＴＥＭ

  7. Ｔｅｔｒｉｓを用いたＱ３の処理木 （ＵＢ－ＴｒｅｅでのＱ３の処理） ω（REVENUE,ORDERDATE） σ：Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ∞：Ｊｏｉｎ γ：Ｇｒｏｕｐｉｎｇ ω：Ｏｒｄｅｒｉｎｇ Ｍ：Ｍｅｒｇｅ τ：Ｔｅｔｒｉｓ γ（ORDERKEY,ORDERDATE, SHIPPRIORITY） M ORDERKEY ω（ORDERKEY） マージ M CUSTKEY Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎとソート　 τ ω（ＣＵＳＴKEY） σ（ＭＫＴＳＥＧＭＥＮＴ） τ ω（ＣＵＳＴKEY） σ（ＯＲＤＥＲＤＡＴＥ） τ ω（ＯＲＤＥＲKEY） σ（ＳＨＩＰＤＡＴＥ） ＣＵＳＴＭＥＲ ＯＲＤＥＲ ＬＩＮＥＩＴＥＭ

  8. 今後の研究計画① • ＵＢ-ＴｒｅｅではＴｅｔｒｉｓアルゴリズムを用い、ソートとＳｅｌｅｃｔｉｏｎを同時に実行し、結果をマージ • 本研究はＪｏｉｎとＳｅｌｅｃｔｉｏｎを同時に実行 ⇒どのような比較実験を行うか 　 ・R*-tree上でのソートアルゴリズム（龍君が卒論で作成） 　を用いてソート＋Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ→マージ 　 ・Join属性でない属性で1次元インデックス作成し、 Selectionの後 ソートマージ結合 　 ・Ｊｏｉｎ＋Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎを比較 • ソートアルゴリズムの実装必要 • ソートマージ結合の実装必要

  9. 今後の研究計画② • 2次元でのＪｏｉｎについて • 何と比較するのか • 2次元のキー値のみでインデックス作成したものとＲｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎの属性も含むインデックスとの比較 • 1つのテーブルに1次元インデックスを二つ作成し結果をソートマージ結合するものと多次元インデックスとの比較

  10. 今後の予定 • VLDB論文 • 第 0 Versionを来週中 • 実験 • 研究計画①, ②に必要なものを実装 • 1月中旬から後半 • 比較実験 • 1月後半 • 修士論文 • 1月後半からVLDB論文と平行して

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