列存储系统面向列的连接顺序优化研究

连接操作是影响列存储数据查询效率的重要操作之一.对于列存储系统中的连接操作优化,以往的研究工作大多专注于对数据组织结构的优化以及辅助物理结构的建立上,极少涉及逻辑层特别是早期的连接策略优化.为此,根据列存储数据的特点和分析型查询需求的特征,提出了一种新的列存储连接优化方法.该方法采用提早优化的策略,使用"事实表下推"的优化规则,并在多事实表查询条件下引入浓密树进行连接顺序决策,以较小的时空复杂度获得"最优"的连接执行顺序.使用代价估计模型对提出的连接策略优化方法进行了理论验证.同时,在大规模数据仓库基准数据集SSB上通过实验验证了提早优化机制及下推规则的有效性.

学习阶段软件开发的分工研究

本文针对"学习阶段的软件开发"的特定情况,提出了均分模式的分工方法,将该方法与传统分工方法进行了比较,提出了在项目各阶段将功能相近、实现手段和步骤相似的任务平均分配给每个组员,以使整个团队共同进退的创新性项目分工方法。

列存储中的OLAP多查询优化方法

为了使列存储OLAP(on-line analytical processing)操作中I/O和CPU开销较大的扫描、连接、聚集操作实现有效的共享和复用,提出了一个多查询优化技术。根据列存储以及OLAP操作的特点,提出了一系列转换规则,为OLAP查询请求产生的一组相关查询语句生成一个单一全局查询计划。为了达到共享复用的目的,在全局计划中引入新的过滤结点、分组结点、合并结点和聚集结点。同时,借用MuGA(multiply group by algo-rithm)算法,通过分组结点、合并结点、连接结点实现维表及事实表元组的分组序号标记,从而实现列扫描、列连接的共享。并为聚集结点提出了一个多阶段聚集算法,结合最终生成的事实表复合分组序号,实现聚集操作的复用。在SSB(star schema benchmark)数据集上设计实验,证明了该多查询优化策略的有效性。