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Ooi Beng Chin 黄铭钧

Databases, Machine Learning and Systems

 
 
 

日志

 
 

Skyline 查询  

2009-12-31 18:29:39|  分类: 默认分类 |  标签: |举报 |字号 订阅

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       在实际应用中,有多少种不同类型的skyline查询是有用的呢?有多少会被现有的产品系统或者通用数据服务器支持呢?

          基于不同的支配关系, 我们已经定义了很多不同的skyline。虽然这些skyline查询有着不同的应用,但却共同面对着一个新的问题:如何控制skyline的大小以及处理新的数据类型。一个一个地来考量所有这些查询实在是太浪费时间了。所以,我们尝试提供一个新的框架 [1]来一口气解决所有的问题。在这个框架里,根据不同的应用需求,我们能非常容易地定义出一些新的skyline来。而对于任何一个新的支配关系,我们的框架会验证并且确保那些重要的属性依然有效。具体来说,这个框架的目标是,在保留skyline原有优势的同时,对新应用的语义提供必要的适应能力,并且不会怎么增加计算的复杂度。我们证明了只有传统的支配关系能满足所有这些重要的属性。那么,在这个框架下用新支配关系来定义新skyline的时候,我们必须做出一定的权衡,放弃某些重要属性。此外,它还提供了一整套通用的算法,用于在某些属性被放弃的情况下计算skyline查询的结果。我们的研究并不是为了给出某个skyline问题的定义,也不是为了给出某个skyline的变体及其对应的算法。我们的目的是说明大多数的skyline变体能够被我们的框架所支持。因次,我们应当转而关注另外一些影响更大的领域。毕竟,不是所有的数据库管理系统都支持某些特定的变体,并且查询处理以及数据提取的过程都是基于典型的过滤+提纯原理。对于skyline变体的处理过程也应当是这样。这里需要注意的是,针对某个skyline变体,一些专用的算法可能会更有效率,但是问题在于实现这些特定算法的成本可能太高了。

      我曾经有机会听过[2]的ICDE10海报展示。这篇论文的所展示的内容和[1]是正交的. 简单地说,FlexPref是一架构,使得各种不同优先级的查询算法能简单地嵌入到数据库管理系统里,而不是在在数据库管理系统上具体地实现这些算法。结果显示,这样做能够极大的提升skyline查询的性能,而同时也减少了实现这些算法的成本。

引用:  

[1]  Z. Zhang, H. Lu, B. C. Ooi, and A. K.H. Tung: Understanding the Meaning of A Shifted Sky: A General Framework on Extending Skyline Query. International Journal of Very Large Database (VLDBJ).  2010

[2] J. Levandoski, M, F. Mokbel, and M. Khalefa. FlexPref: A Framework for Extensible Preference Evaluation in Database Systems. IEEE International Conference on Data Engineering, ICDE 2010,  March, 2010

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