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Improving the Performance of Precise Query Processing on Large-scale Nested Data with UniHash Index

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Database Theory and Application SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.1 (2015.02)바로가기
  • 페이지
    pp.111-128
  • 저자
    Li Wang, Dunlu Peng, Ping Jiang
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A241909

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원문정보

초록

영어
Querying nested data has become one of the most pivotal issues for seeking desired information on the Web. Unlike the traditional information retrieval, to effectively manage nested data, we generally need store the data and its structures separately, which significantly reduces the performance of data retrieving, especially when the dataset is in a large scale. More seriously, it brings a big challenge on ensuring the efficiency of processing precise queries that need to locate the exact positions of some certain values in a nested dataset. Combining the techniques of column-strip storage and inverted index, this paper defines an expression to represent the data objects’ unique location in nested records— UPath, and based on which we present a new index structure— UniHash to support precise query processing on nested datasets. In addition, this work develops the related algorithms for building UPath, establishing UniHash, performing precise queries on UniHash with MapReduce platform and maintaining UniHash as well. Compared with some existing approaches, such as XPath-based and Dremel, UniHash index is capable of supporting the execution of precise queries over nested dataset with better performance. We give the results of a group of experiments, which were conducted on different real datasets, to demonstrate the efficiency of the approach.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Related Work
 3. Preliminary
  3.1. Path Expressions
  3.2. Full-text Retrieval
  3.3. Date Model
 4. Establishment of UniHash Index
  4.1. UPath and its Generation
  4.2. UniHash and its Establishment
  4.3. Generation of UniHashLists
 5. Maintenance of UniHash Index
 6. Query Language
 7. Experiments
  7.1. Experimental Settings
  7.2. Experimental Results
 8. Conclusion
 Acknowledgments
 References

키워드

nested data MapReduce precise query column-storage UniHash data indexing

저자

  • Li Wang [ School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai, 200093, China ]
  • Dunlu Peng [ School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai, 200093, China ]
  • Ping Jiang [ Shanghai BroadText Iswind Software Co. Ltd, Shanghai, 200072, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Database Theory and Application
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4270
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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