Optimal Joins Using Compact Data Structures

Worst-case optimal join algorithms have gained a lot of attention in the database literature. We now count with several algorithms that are optimal in the worst case, and many of them have been implemented and validated in practice. However, the implementation of these algorithms often requires an enhanced indexing structure: to achieve optimality we either need to build completely new indexes, or we must populate the database with several instantiations of indexes such as B+-trees. Either way, this means spending an extra amount of storage space that may be non-negligible. We show that optimal algorithms can be obtained directly from a representation that regards the relations as point sets in variable-dimensional grids, without the need of extra storage. Our representation is a compact quadtree for the static indexes, and a dynamic quadtree sharing subtrees (which we dub a qdag) for intermediate results. We develop a compositional algorithm to process full join queries under this representation, and show that the running time of this algorithm is worst-case optimal in data complexity. Remarkably, we can extend our framework to evaluate more expressive queries from relational algebra by introducing a lazy version of qdags (lqdags). Once again, we can show that the running time of our algorithms is worst-case optimal

Matching and covering with boxes

Doctor en Ciencias, Mención ComputaciónEl estudio de las interacciones entre cajas multi-dimensionales (es decir, hiperrectángulos d-dimensionales alineados a los ejes) ha encontrado aplicaciones en distintas áreas, incluyendo geometría computacional, bases de datos, teoría de grafos y redes. Esta tesis considera varias preguntas abiertas sobre este tema, enfocándose en tres materias fundamentales: el cálculo de emparejamientos de un conjunto de puntos con cajas, la detección de redundancias en la región cubierta por un conjunto de cajas, y el cálculo de distintas medidas de dicha región. Se estudia la complejidad computacional de tres grupos respectivos de problemas, tanto en el peor caso, como dentro del marco de análisis adaptativos. Primero se consideran problemas sobre el cálculo de distintas medidas de la región del espacio cubierta por un conjunto B de cajas. Se introduce el problema de calcular la distribución de profundidad de B, que generaliza el cálculo de su medida de Klee y su profundidad máxima, respectivamente. Se describen distintos algoritmos para calcular la distribución de profundidad de un conjunto de cajas, y se prueban cotas computacionales superiores refinadas para los problemas de calcular la medida de Klee y la profundidad máxima de B, respectivamente, considerando distintas medidas de dificultad de las instancias de estos problemas. Además, se demuestran distintas cotas inferiores condicionales para el problema de calcular la distribución de profundidad, que ayudan a entender su relación con otros problemas fundamentales en la computación. Luego, se estudian distintos problemas sobre el cálculo de emparejamientos de pares de puntos coloreados en un conjunto finito mediante cajas. Un emparejamiento con cajas de un conjunto finito S de puntos, es un conjunto de cajas cerradas, disjuntas dos a dos, y tales que cada caja contiene exactamente dos puntos de S. Los problemas que esta tesis considera difieren entre sí en restricciones tales como que las cajas deban emparejar solo a puntos del mismo color (llamados emparejamientos monocromáticos) o contener solo puntos de distintos colores (llamados emparejamientos bicromáticos), o restricciones sobre el conjunto de puntos, por ejemplo, que se requiera que estén en posición general. Se muestra que algunos de estos problemas son difíciles de resolver en tiempo polinomial, pero que sus soluciones óptimas se pueden aproximar hasta factores constantes en tiempo polinomial. Finalmente, se consideran problemas sobre la eliminación de redundancias en la región del espacio cubierta por un conjunto de cajas multi-dimensionales. Se estudia el problema de encontrar un kernel de cobertura de tamaño mínimo, que consiste en, dado un conjunto B de cajas d-dimensionales, encontrar un subconjunto de B de tamaño mínimo que cubra la misma región que B. Este problema es NP-difícil, pero como muchos problemas NP-difícil sobre grafos, se puede resolver en tiempo polinomial bajo distintas restricciones sobre el grafo inducido por B. Esta tesis considera varias clases de grafos, y muestra que el problema de encontrar un kernel de cobertura de tamaño mínimo sigue siendo NP-difícil incluso para instancias severamente restringidas; y proporciona dos algoritmos de aproximación en tiempo polinomial para este problema

Computing coverage kernels under restricted settings

Given a set B of d-dimensional boxes (i.e., axis-aligned hyperrectangles), a minimum coverage kernel is a subset of B of minimum size covering the same region as B. Computing it is NP-hard, but as for many similar NP-hard problems (e.g., Box Cover, and Orthogonal Polygon Covering), the problem becomes solvable in polynomial time under restrictions on B. We show that computing minimum coverage kernels remains NP-hard even when restricting the graph induced by the input to a highly constrained class of graphs. Alternatively, we present two polynomial-time approximation algorithms for this problem: one deterministic with an approximation ratio within 0(logn), and one randomized with an improved approximation ratio within 0(lgOPT)(with high probability).Comision Nacional de Investigacion Cientifica y Tecnologica (CONICYT), CONICYT FONDECYT: 1170366, 1160543. DICYT Vicerrectoria de Investigacion, Desarrollo e Innovacion USACH (Chile): 041933PL. Programa Regional STICAMSUD (Chile): 19-STIC-02, CONICYT-PCHA/Doctorado Nacional/2013-63130209. ONICYT Fondecyt/Postdoctorado: 3190550