理解データベースのクラッキング

• 概要概要

  ハ、私はこの概念をまったく知りません。

• データベースクラッキング

  MonetDBは、データベースクラッキングを導入した最初のデータベースの1つでした。

  データベースクラッキングは、データの増分部分インデックス作成および/または並べ替えです。MonetDBの柱状の性質を直接利用します。

  クラッキングは、インデックスのメンテナンスのコストを更新からクエリ処理にシフトする手法です。

  クエリパイプラインオプティマイザは、クエリプランをマッサージしてクラックし、この情報を伝達するために使用されます。

  この手法により、アクセス時間と自己組織化された動作が改善されます。

• 学術的視点

  データベースクラッキング（DBC）は、ビジネスおよび科学における最新のアプリケーションのニーズを満たす適応型データストレージ環境を提供し、データをオンデマンドで再編成し、インデックスをオンザフライで、自動的に、そして付随的にクエリ処理に適応させます。

  データベースクラッキングは、アダプティブインデックス作成への魅力的なアプローチです。すべての範囲選択クエリで、提供された述語をピボットとして使用してデータが分割されます。

  したがって、データベースクラッキングの中核は、ピボット分割です。

  データベース内の理解範囲述語とピボット分割

• インデックス構造

  データベース管理システムでは、インデックス構造を使用してクエリを高速化します。

  インデックスは属性に基づいて作成でき、既存のすべての属性値と、列が存在するメモリ空間内の対応する物理位置を格納します。

  データベースクラッキングは、着信クエリのニーズに応じて物理データベースを並べ替えることに依存しています。

  データベースクラッキングを使用してインデックスが作成された属性に対するクエリは、クエリ条件に従ってこのような並べ替えをトリガーします。この手順は、データベースの更新ではなく、インデックスの削除をクエリ処理の一部にする必要があるという考えに基づいています。

• 参考文献

1. データベースクラッキングの理論と実践の再考
2. データベースクラッキング
3. データベースクラッキング：貧乏人のソートではなく、ファンシースキャン！
4. データベースクラッキング; デビッド・ワーナー