Early Grouping Gets the Skew

We propose a new algorithm for external grouping with large results. Our approach handles skewed data gracefully and lowers the amount of random IO on disk considerably. Contrary to existing grouping algorithms, our new algorithm does not require the optimizer to employ complicated or error-prone procedures adjusting the parameters prior to query plan execution. We implemented several variants of our algorithm as well as the most commonly used algorithms for grouping and carried out extensive experiments on both synthetic and real data. The results of these experiments reveal the dominance of our approach. In case of heavily skewed data we outperform the other algorithms by a factor of two

Automatic Parallelization of Database Queries

Although automatic parallelization of conventional language programs is now widely accepted, relatively little emphasis has been placed on automatic parallelization of database query programs (sometimes referred to as “multiple queries” ). In this paper, we discuss the unique problems associated with automatic parallelization of database programs. From this discussion, we derive a complete approach to automatic parallelization of database programs. Beside integrating a number of existing techniques, our approach relies heavily on several new concepts, including the concepts of “algorithm-level” analysis and hybrid static/dynamic scheduling

Algorithm Choice For Multiple-Query Evaluation

Traditional query optimization concentrates on the optimization of the execution of each individual query. More recently, it has been observed that by considering a sequence of multiple queries some additional high-level optimizations can be performed. Once these optimizations have been performed, each operation is translated into executable code. The fundamental insight in this paper is that significant improvements can be gained by careful choice of the algorithm to be used for each operation. This choice is not merely based on efficiency of algorithms for individual operations, but rather on the efficiency of the algorithm choices for the entire multiple-query evaluation. An efficient procedure for automatically optimizing these algorithm choices is given

Perbandingan Pencarian Data Menggunakan Query Hash Join dan Query Nested Join

Pengaksesan data atau pencarian data dengan menggunakan Query atau Join pada aplikasi yang terhubung dengan sebuah database perlu memperhatikan ketepatgunaan implementasi dari data itu sendiri serta waktu prosesnya. Ada banyak cara yang dapat dilakukan oleh database manajemen sistem dalam memproses dan menghasilkan jawaban sebuah query. Semua cara pada akhirnya akan menghasilkan jawaban (output) yang sama tetapi pasti mempunyai harga yang berbeda-beda, seperti kecepatan waktu untuk merespon data. Beberapa query yang sering digunakan untuk pemrosesan data yaitu Query Hash Join dan Query Nested Join, kedua query memiliki algoritma yang berbeda tapi menghasilkan output yang sama. Dengan menggunakan aplikasi yang dirancang menggunakan Microsoft Visual Studi 2010 dan Microsoft SQL Server 2008 berbasis jaringan untuk melakukan pengujian kedua algoritma atau query dengan parameter running time atau kecepatan waktu merespon data. Pengujian dilakukan dengan jumlah tabel yang dihubungkan dan jumlah baris/record. Hasil dari penelitian adalah kecepatan waktu query dalam merespon data untuk jumlah data yang kecil query hash join lebih baik dibandingkan dengan jumlah data yang besar query nested join

METODE PENCARIAN DATA MENGGUNAKAN QUERY HASH JOIN DAN QUERY NESTED JOIN

Pengaksesan data atau pencarian data dengan menggunakan Query atau Join pada aplikasi yang terhubung dengan sebuah database perlu memperhatikan ketepatgunaan implementasi dari data itu sendiri serta waktu prosesnya. Ada banyak cara yang dapat dilakukan oleh database manajemen sistem dalam memproses dan menghasilkan jawaban sebuah query. Semua cara pada akhirnya akan menghasilkan jawaban (output) yang sama tetapi pasti mempunyai harga yang berbeda-beda, seperti misalnya kecepatan waktu untuk merespon data Beberapa query yang sering digunakan untuk pemrosesan data yaitu Query Hash Join dan Query Nested Join, kedua query memiliki algoritma yang berbeda tapi menghasilkan output yang sama. Dengan menggunakan aplikasi yang dirancang menggunakan Microsoft Visual Studi 2010 dan Microsoft SQL Server 2008 berbasis Jaringan untuk melakukan pengujian kedua algoritma atau query dengan paramter running time atau kecepatan waktu merespon data. Pengujian dilakukan dengan jumlah tabel yang dihubungkan dan jumlah baris/record. Hasil dari penelitian adalah kecepatan waktu query untuk merespon data untuk jumlah data yang kecil query hash join lebih baik sedangkan jumlah data yang besar query nested join lebih baik

Evaluation of Main Memory : Join Algorithms for Joins with Set Comparison Predicates

Current data models like the NF2 model and object-oriented models support set-valued attributes. Hence, it becomes possible to have join predicates based on set comparison. This paper introduces and evaluates several main memory algorithms to evaluate efficiently this kind of join. More specifically, we concentrate on the set equality and the subset predicates

A Memory Contention Responsive Hash Join Algorithm Design and Implementation on Apache AsterixDB

Efficient data management is crucial in complex computer systems, and Database Management Systems (DBMS) are indispensable for handling and processing large datasets. In DBMSs that concurrently execute multiple queries, adapting to varying workloads is desirable. Yet, predicting the fluctuating quantity and size of queries in such environments proves challenging. Over-allocating resources to a single query can impede the execution of future queries while under-allocating resources to a query expecting increased workload can lead to significant processing delays. Moreover, join operations place substantial demands on memory. This resource’s availability fluctuates as queries enter and exit the DBMS. The development of join operators capable of dynamically adapting to memory fluctuations is a complex undertaking, with few recent authors proposing memory-adaptive algorithms. This scarcity of proposals suggests the inherent difficulty in designing, implementing, and analyzing such algorithms. This thesis proposes a new memory adaptive Hash-Based join algorithm extended from designs presented by prior authors. This algorithm is implemented and experimented with in a real DBMS environment to evaluate its memory fluctuation responsiveness. A mathematical model for the increase in I/O caused by it is proposed and compared with actual results. The impacts of memory variation and frequence of memory updates reveal the importance of this thesis for further development of memory adaptive algorithms

A Data Transformation System for Biological Data Sources

Scientific data of importance to biologists in the Human Genome Project resides not only in conventional databases, but in structured files maintained in a number of different formats (e.g. ASN.1 and ACE) as well a.s sequence analysis packages (e.g. BLAST and FASTA). These formats and packages contain a number of data types not found in conventional databases, such as lists and variants, and may be deeply nested. We present in this paper techniques for querying and transforming such data, and illustrate their use in a prototype system developed in conjunction with the Human Genome Center for Chromosome 22. We also describe optimizations performed by the system, a crucial issue for bulk data

PERBANDINGAN PENCARIAN DATA MENGGUNAKAN QUERY HASH JOIN DAN QUERY NESTED JOIN

Pengaksesan data atau pencarian data dengan menggunakan Query atau Join pada aplikasi yang terhubung dengan sebuah database perlu memperhatikan ketepatgunaan implementasi dari data itu sendiri serta waktu prosesnya. Ada banyak cara yang dapat dilakukan oleh database manajemen sistem dalam memproses dan menghasilkan jawaban sebuah query. Semua cara pada akhirnya akan menghasilkan jawaban (output) yang sama tetapi pasti mempunyai harga yang berbeda-beda, seperti kecepatan waktu untuk merespon data. Beberapa query yang sering digunakan untuk pemrosesan data yaitu Query Hash Join dan Query Nested Join, kedua query memiliki algoritma yang berbeda tapi menghasilkan output yang sama. Dengan menggunakan aplikasi yang dirancang menggunakan Microsoft Visual Studi 2010 dan Microsoft SQL Server 2008 berbasis jaringan untuk melakukan pengujian kedua algoritma atau query dengan parameter running time atau kecepatan waktu merespon data. Pengujian dilakukan dengan jumlah tabel yang dihubungkan dan jumlah baris/record. Hasil dari penelitian adalah kecepatan waktu query dalam merespon data untuk jumlah data yang kecil query hash join lebih baik dibandingkan dengan jumlah data yang besar query nested join