Histogram-Aware Sorting for Enhanced Word-Aligned Compression in Bitmap Indexes

Bitmap indexes must be compressed to reduce input/output costs and minimize CPU usage. To accelerate logical operations (AND, OR, XOR) over bitmaps, we use techniques based on run-length encoding (RLE), such as Word-Aligned Hybrid (WAH) compression. These techniques are sensitive to the order of the rows: a simple lexicographical sort can divide the index size by 9 and make indexes several times faster. We investigate reordering heuristics based on computed attribute-value histograms. Simply permuting the columns of the table based on these histograms can increase the sorting efficiency by 40%.Comment: To appear in proceedings of DOLAP 200

Performance evaluation of word-aligned compression methods for bitmap indices

Bitmap indices are a widely used scheme for large read-only repositories in data warehouses and scientific databases. This binary representation allows the use of bit-wise operations for fast query processing and is typically compressed using run-length encoding techniques. Most bitmap compression techniques are aligned using a fixed encoding length (32 or 64 bits) to avoid explicit decompression during query time. They have been proposed to extend or enhance word-aligned hybrid (WAH) compression. This paper presents a comparative study of four bitmap compression techniques: WAH, PLWAH, CONCISE, and EWAH. Experiments are targeted to identify the conditions under which each method should be applied and quantify the overhead incurred during query processing. Performance in terms of compression ratio and query time is evaluated over synthetic-generated bitmap indices, and results are validated over bitmap indices generated from real data sets. Different query optimizations are explored, query time estimation formulas are defined, and the conditions under which one method should be preferred over another are formalized

Sorting improves word-aligned bitmap indexes

Bitmap indexes must be compressed to reduce input/output costs and minimize CPU usage. To accelerate logical operations (AND, OR, XOR) over bitmaps, we use techniques based on run-length encoding (RLE), such as Word-Aligned Hybrid (WAH) compression. These techniques are sensitive to the order of the rows: a simple lexicographical sort can divide the index size by 9 and make indexes several times faster. We investigate row-reordering heuristics. Simply permuting the columns of the table can increase the sorting efficiency by 40%. Secondary contributions include efficient algorithms to construct and aggregate bitmaps. The effect of word length is also reviewed by constructing 16-bit, 32-bit and 64-bit indexes. Using 64-bit CPUs, we find that 64-bit indexes are slightly faster than 32-bit indexes despite being nearly twice as large

Data Structures for Fast Access Control in ECM Systems

While many access control models have been proposed, little work has been done on the efficiency of access control systems. Because the access control sub-system of an Enterprise Content Management (ECM) system may be a bottleneck, we investigate the representation of permissions to improve its efficiency. Observing that there are many browsing-oriented permission request queries, we choose to implement a subject-oriented representation (i.e., maintaining a permission list for each subject). Additionally, we notice that with breadth-first ID numbering we may encounter many contiguous IDs under one object (e.g., folder) . To optimize the efficiency taking into account the above two characteristics, this thesis presents a space-efficient data structure specifically tailored for representing permission lists in ECM systems. Besides the space efficiency, checking, granting or revocation of a permission is very fast using our data structure. It also supports fast union of two or more permission lists (determining the effective permissions inherited from users' groups). In addition, our data structure is scalable to support any increase in the number of objects and subjects. We evaluate our representation by comparing it against the bitmap based representation and a hash table based representation while using random ID numbering and breadth-first numbering, respectively. Our experimental tests on both synthetic and real-world data show that the hash table outperforms our representation for regular permission queries (i.e., querying permissions on a single object each time) as well as browsing-oriented queries with random ID numbering. However, our tests also show that 1) our representation supports faster browsing-oriented queries with breadth-first ID numbering applied while consuming only half the space when compared to the hash table based representation, and 2) our representation is much more space and time efficient than the bitmap based representation for our application

Performances of Multi-Level and Multi-Component Compressed BitmapIndices

This paper presents a systematic study of two large subsetsof bitmap indexing methods that use multi-component and multi-levelencodings. Earlier studies on bitmap indexes are either empirical or foruncompressed versions only. Since most of bitmap indexes in use arecompressed, we set out to study the performance characteristics of thesecompressed indexes. To make the analyses manageable, we choose to use aparticularly simple, but efficient, compression method called theWord-Aligned Hybrid (WAH) code. Using this compression method, a numberof bitmap indexes are shown to be optimal because their worst-case timecomplexities for answering a query is a linear function of the number ofhits. Since compressed bitmap indexes behave drastically different fromuncompressed ones, our analyses also lead to a number of new methods thatare much more efficient than commonly used ones. As a validation for theanalyses, we implement a number of the best methods and measure theirperformance against well-known indexes. The fastest new methods arepredicted and observed to be 5 to 10 times faster than well-knownindexing methods

Les index bitmap compressés

Les index bitmap sont très utilisés dans les moteurs de recherche et les bases de données pour accélérer les opérations de recherche. Leurs principaux avantages sont leur forme compacte et leur capacité à tirer profit du traitement parallèle de bits dans les CPU (bit-level parallelism). Lorsque employés sur des attributs de faibles cardinalités, l'efficacité des index bitmaps en matière d'occupation d'espace mémoire et de temps de traitements comparé aux autres types d'index classiques, tels que l'arbre-B, est largement reconnue dans la littérature. Cependant, plus la cardinalité d'un attribut s'élève plus la taille et les temps de traitements de son index bitmap augmentent jusqu'à consommer plus d'espaces mémoires que les données indexées et d'importants temps de calculs. Afin de maintenir l'efficacité de ces solutions d'indexation dans ces conditions- là, plusieurs chercheurs ont proposé des travaux dans le but de réduire la taille et améliorer les temps de traitement de bitmaps indexant des attributs de larges cardinalités. Les solutions proposées dans la littérature adressant cette problématique se divisent en trois catégories : le paquetage des bitmaps, l'encodage des bitmaps et la compression des bitmaps. Les contributions proposées dans cette thèse se classent parmi la troisième catégorie. Après avoir constaté que la plupart des techniques de compression de bitmaps introduites ces 15 dernières années se basent sur le modèle de la solution WAH, qui combine une compression par plages de valeurs avec une représentation bitmap sous forme de chaînes de bits alignées par mots CPU, cette thèse propose la technique Roaring bitmap, qui adopte un nouveau modèle pour compresser les bitmaps. Cette méthode discrétise l'espace des entiers représentés par un bitmap en des partitions de taille fixe, puis applique sur chacune une forme de compression appropriée selon la densité du groupe d'entiers. Des expériences ont été conduites pour comparer les performances temps-espace du nouveau modèle avec ceux de deux autres solutions de compression bitmap parmi les plus connues dans la littérature : WAH et Concise. Les résultats ont montré que, sur des faibles densités, la nouvelle méthode ne consomme que ≈ 50% de l'espace mémoire occupé par Concise et ≈ 25% de celui de WAH. Aussi, Roaring bitmap a pu accélérer les temps de calcul d'opérations logiques par rapport aux deux autres techniques sur tous les tests effectués, en étant de 4 à 5 fois plus performant sur des données synthétiques, et jusqu'à 1100 fois plus rapide sur des données réelles. La librairie de Roaring bitmap et celles des autres solutions adoptant le modèle WAH qui sont disponibles au grand public ne supportent que des bitmaps d'au plus 232 (≈ 4 milliards) entrées. Avec l'avènement du Big Data, le besoin d'indexer de très larges collections de données sur lesquelles de telles librairies se révèlent impraticables est souvent rencontré. Les ingénieurs du moteur de recherche Apache Lucene ont rencontré ce problème, et ont introduit la solution OpenBitSet, qui peut allouer des bitmaps avec jusqu'à 64 x 232 – 1 entrées. Cependant, cette solution reste simple et n'applique aucune forme de compression sur les bitmaps. La présente thèse propose trois nouveaux modèles de compression bitmap basés sur le format de Roaring bitmap et qui peuvent indexer jusqu'à 264 entrées. Des expériences sur des données synthétiques comparant les performances des trois nouveaux modèles avec la solution d'Apache Lucene, OpenBitSet, et d'autres collections Java du paquetage Java.Util : ArrayList, LinkedList, HashSet et TreeSet, ont montré qu'OpenBitSet et les collections Java consomment, respectivement, jusqu'à ≈ 300 millions de fois et ≈ 1800 fois plus d'espaces mémoire comparés aux trois nouveaux modèles. Ces derniers ont également calculé des intersections entre deux ensembles d'entiers, ≈ 6 millions de fois, ≈ 63 milles fois et ≈ 6 fois plus rapidement par rapport à OpenBitSet, aux deux collections ArrayList et LinkedList, et aux deux structures HashSet et TreeSet, respectivement. En évaluant les temps pour calculer l'union de deux ensembles d'entiers, les nouvelles méthodes ont été jusqu'à ≈ 3 millions de fois plus performantes qu'OpenBitSet. Aussi, cette dernière structure de données a été jusqu'à ≈ 14 millions de fois plus lente pour insérer un entier généré aléatoirement que les trois solutions proposées. Afin de valider le format de la solution Roaring bitmap dans un SGBD réel, cette technique d'indexation a été intégrée au moteur OLAP Druid. Ce système se base essentiellement sur des index bitmap compressés avec la technique Concise pour accélérer les temps de réponse de requêtes OLAP effectuant des analyses détaillées sur les données (drill-down). Des expériences sur des données réelles ont été réalisées pour évaluer les performances de Roaring bitmap et de Concise au sein du SGBD Druid. Les résultats ont montré que Roaring bitmap a amélioré de ≈ 2 fois les temps de réponse de requêtes d'agrégations et près de 5 fois le temps de traitements de requêtes de recherche comparé à la solution Concise.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : index bitmap, compression, performances, opérations logiques, structures de données

ABSTRACT A Performance Comparison of bitmap indexes*

We present a comparison of two new word-aligned schemes with some schemes for compressing bitmap indexes, including the well-known byte-aligned bitmap code (BBC). On both synthetic data and real application data, the new wordaligned schemes use only 50 % more space, but perform logical operations on compressed data 12 times faster than BBC. The new schemes achieve this performance advantage by guaranteeing that during logical operations every machine instruction performs useful work on words rather than on bytes or bits as in BBC. 1