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ASIC:一种适用于云数据管理的自适应辅助索引机制 被引量:1

ASIC:An Adaptive Secondary Index for Data Management in Cloud Computing Environment
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摘要 随着海量数据呈现几何式增长的趋势,云环境中数据管理系统得以快速发展,同时也对其中的索引机制提出更高的要求.云环境中传统的辅助索引创建机制在一些查询需求下存在不必要的系统开销,为了避免辅助索引在创建过程集中消耗大量系统资源,产生了自适应索引机制的思想.通过对比分析,现有自适应索引机制方面的研究工作并不适用于在云环境下的数据管理系统中进行海量数据的处理.将自适应索引的想法与云环境中辅助索引机制结合,提出了建立在云环境数据管理系统中自适应辅助索引机制,通过充分利用分布式计算资源,将自适应辅助索引表的创建在用户查询过程中进行,同时借助于查询序列使得索引结构适应于查询模式,从而避免了不必要的索引创建开销.通过在真实数据上的实验表明,自适应辅助索引能很好地应用于云环境当中. With the geometric growth trend of mass data,data management system in cloud computing environment develops rapidly and there are higher requirements about secondary index mechanism. However,in the traditional establishment mechanism of secondary index in cloud computing environment,there exist unnecessary expenses to some query requirements.In order to avoid the expense in the progress of the establishment of secondary index,adaptive index comes into being.We found that existed adaptive indexes are not applicable to manage the mass data in cloud computing environment.Via combining the property of secondary index approach in cloud environment with the principle of adaptive index,we propose a novel adaptive secondary index in cloud computing environment. With exploiting the advantage of parallel computing,establishing the adaptive secondary index table by way of side effect of query processing,adapting index structure to query mode,this approach avoids the unnecessary expense.Through the experiments on the factual data, we has proven that the adaptive secondary index approach can be applied to cloud environment properly.
出处 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第S1期352-360,共9页 Journal of Computer Research and Development
基金 国家自然科学基金项目(60973002 61170003) 国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2012AA011002) 国家"核高基"科技重大专项基金项目(2010ZX01042-002-002-02 2010ZX01042-001-003-05)
关键词 自适应 查询 云环境 辅助索引 数据管理 adaptive query cloud environment secondary index data management
  • 相关文献

参考文献4

  • 1M. Stonebraker.The case for partial indexes[J].ACM SIGMOD Record.1989(4)
  • 2Michael Stonebraker.The choice of partial inversions and combined indices[J].International Journal of Computer & Information Sciences.1974(2)
  • 3S. Finkelstein,M. Schkolnick,P. Tiberio.Physical database design for relational databases[J].ACM Transactions on Database Systems (TODS).1988(1)
  • 4C. A. R. Hoare.Algorithm 64: Quicksort[J].Communications of the ACM.1961(7)

同被引文献22

引证文献1

二级引证文献4

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