Aggregation join queries are an important class of queries over data streams. These queries involve both join and aggregation operations, with window-based joins followed by an aggregation on the join output. All existing research address join query optimization and aggregation query optimization as separate problems. We observe that, by putting them within the same scope of query optimization, more efficient query execution plans are possible through more versatile query transformations. The enabling idea is to perform aggregation before join so that the join execution time may be reduced. There has been some research done on such query transformations in relational databases, but none has been done in data streams. Doing it in data streams brings new challenges due to the incremental and continuous arrival of tuples. These challenges are addressed in this paper. Specifically, we first present a query processing model geared to facilitate query transformations and propose a query transformation rule specialized to work with streams. The rule is simple and yet covers all possible cases of transformation. Then we present a generic query processing algorithm that works with all alternative query execution plans possible with the transformation, and develop the cost formulas of the query execution plans. Based on the processing algorithm, we validate the rule theoretically by proving the equivalence of query execution plans. Finally, through extensive experiments, we validate the cost formulas and study the performances of alternative query execution plans.
많은 양의 연속적인 스트림 데이터를 대상으로 하는 연속적인 질의처리의 경우는 전통적 방식의 요구구동형 질의처리 방식이 적합하지 않다. 본 논문에서는 자료구동형 방식을 도입하여 질의를 처리함으로써 스트림 데이터에 알맞은 질의처리 기법을 제안하고 질의계획의 구조와 질의실행 방식을 설명하였다. 제안된 질의처리 기법은 다중질의 처리가 가능하며, 질의 간에 공유가 가능하게 한다. 또한 부분질의의 실행결과가 저장됨으로써 실행시간을 단축할 수 있다. 본 질의처리 모델에 XML 데이터와 XQuery 질의를 적용하였다.
Altayeva, Aigerim Bakatkaliyevna;Yoon, Youngmi;Cho, Young Im
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권1호
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pp.36-43
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2016
The transformation time among queries in the database management system (DBMS) is responsible for the execution time of users' queries, because a conventional DBMS does not consider the transformation cost when queries are transformed for execution. To reduce the transformation time (cost reduction) during execution, we propose an optimal query transformation method by exploring queries from a cost-based point of view. This cost-based point of view means considering the cost whenever queries are transformed for execution. Toward that end, we explore and compare set off heuristic, linear, and exhaustive cost-based transformations. Further, we describe practical methods of cost-based transformation integration and some query transformation problems. Our results show that, some cost-based transformations significantly improve query execution time. For instance, linear and heuristic transformed queries work 43% and 74% better than exhaustive queries.
This paper improves top-down execution models of logic programs based on a two-phase abstract interpretation which consists of a bottom-up analysis followed by a top-down one. The two-phase analysis provides an approximation of all (possibly non-ground) success patterns of clauses relevant to a query. It is specialized by considering Sato and Tamaki’s depth k abstraction as abstract function. By the ability of the analysis to approximate possibly non-ground success patterns of clauses relevant to a query, it can be statically determined whether some subgoals will fail during execution and some succeeding subgoals do not participate in success patterns of program clauses relevant to a given query. These properties are utilized to improve execution models. This approach can be easily applied to any top-down (parallel) execution models. As instances, it is shown to be applicable to linear execution model and AND/OR Process Model.
In this paper, the study focus on continuous query in EPC Information Services(EPCIS) middleware which is a component of RFID system. We can consider EPCIS as a data stream system with a repository. In our work continuous query is implemented in two query execution model. One is standing query model another is traditional query execution model in which continuous query run over database periodically. Furthermore a balance strategy is presented. It is used to determine which continuous query implementation model is suitable for the query. Finally we conclude our work and issue some research topic for future work.
질의실행시간최소화는 분산 데이타베이스 설계에 있어 가장 중요한 목적중의 하나이다. 총시간최소화는 온라인거래처리시스템의 목적인 반면, 반응시간최소화는 의사결정지원 질의시스템의 목적이다. 본 논문에서는 질의실행시간최소화를 달성하기 위해 질의를 세분화하여 최적의 데이터베이스 사이트에 할당하는 분석모델을 개발하였으며, 문제해결방법으로 유전자알고리즘을 채택하였다. 총시간최소화 관점에서의 질의실행 계획은 반응시간최소화 관점의 질의실행계획에는 적합하지 않다는 것을 증명하였으며, 그 반대의 경우도 증명하였다. 최대 20개의 조인이 포함되는 질의를 설계하여 시뮬레이션 실험을 통해 테스트를 수행하였고, 유전자알고리즘과 완전한 전수조사와의 결과를 비교함으로써 모든 경우에 유전자알고리즘을 채택한 해결책이 최적의 결과를 도출하였음을 증명하였다.
시간지원 데이터베이스는 시간의 흐름에 따라 변화된 자료를 모두 저장하므로 질의 처리 시스템은 많은 양의 정보를 처리하여야 한다. 본 연구에서는 시간지원 질의 처리 시스템에서 질의의 관련성 검사 알고리즘을 이용한 효율적인 질의 처리 기법을 제시한다 질의 관련성 검사 알고리즘은 사용자가 입력한 베이스 릴레이션에 대한 검색 질의와 시스템 카달로그에 저장된 뷰 정의의 실행 트리와의 질의 관련 여부를 조사하고, 뷰 정의와 관련된검색 질의는 뷰에 관한 실행 트리로 변형하는 질의 변형 과정을 수행한다. 그 결과 시간지원 질의 처리 시스템에서는 질의 대상이 되는 튜플의 수를 감소시켜 질의 처리의 성능을 향상시킬 수 있다.
시맨틱 웹 서비스의 증가로 인해 RDF 데이터가 대용량화되고 있다. 대용량 RDF 데이터를 효율적으로 활용하기 위하여 다양한 분산 저장 및 질의 처리기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 대용량 RDF 데이터의 데이터 지역성 및 질의 수행 경로를 고려한 분산 SPARQL 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 질의 처리 시의 조인 비용 및 통신비용을 감소시키기 위해 분산 저장된 RDF 데이터의 지역성 및 질의 수행 경로를 고려한다. 분산 환경에서 SPARQL 질의를 처리할 때 데이터 지역성을 고려하여 WHERE절을 기준으로 해당 질의를 여러 개의 서브 질의로 분할한다. 제안하는 기법은 분할된 서브 질의들을 인덱스를 통해 연관 노드들끼리 그룹화 하여 처리함으로써 데이터 통신비용을 감소시킬 수 있다. 또한 그룹 화된 서브 질의 처리 시 불필요한 조인 및 대기 시간을 감소시키기 위해 데이터 파싱 비용, 노드별 데이터 통신량 및 대기 시간 등을 고려한 효율적인 질의 수행 경로를 생성한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법보다 우수함을 보인다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.140-150
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2024
Database-as-a-Service is one of the prime services provided by Cloud Computing. It provides data storage and management services to individuals, enterprises and organizations on pay and uses basis. In which any enterprise or organization can outsource its databases to the Cloud Service Provider (CSP) and query the data whenever and wherever required through any devices connected to the internet. The advantage of this service is that enterprises or organizations can reduce the cost of establishing and maintaining infrastructure locally. However, there exist some database security, privacychallenges and query performance issues to access data, to overcome these issues, in our recent research, developed a database security model using a deterministic encryption scheme, which improved query execution performance and database security level.As this model is implemented using a deterministic encryption scheme, it may suffer from chosen plain text attack, to overcome this issue. In this paper, we proposed a new model for cloud database security using nondeterministic encryption, order preserving encryption, homomorphic encryptionand database distribution schemes, andour proposed model supports execution of queries with equality check, range condition and aggregate operations on encrypted cloud database without decryption. This model is more secure with optimal query execution performance.
본 논문에서는 클라이어언트/서버 환경에서 클라이언트의 공간질의를 효율적으로 처리하기 위한 데이터 캐싱과 캐시된 데이터의 일관성 유지를 다룬다. 이를 위하여 먼저 클라이언트에서 데이터 캐싱을 위하여 실체화된 공간뷰를 이용한다. 그리고 서버의 데이터 변경에 따른 실체화된 클라이언트 뷰의 변경을 위하여 유도관련성을 이용한 점진적 변경 기법을 적용한다. 실체화된 뷰는 클라이언트의 공간질의를 효율적으로 처리 할 수 있지만, 일관성 유지에 대한 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 효율적인 공간질의 처리를 위하여 서버에서 공간연산자의 비용을 기반으로 질의 수행과 뷰 일관성 유지에 따른 비용식을 제시한다. 이를 기반으로 클라이언트에서 질의 요청시 비용을 평가하여 뷰의 실체화 여부를 서버에서 결정한다. 이 방법은 클라이언트/서버 환경에서 뷰의 실체화와 재수행 방법을 병행함으로써, 클라이언트의 공간질의를 효율적으로 처리할 수 있는 장점을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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