Сравнение областей истинности запросов к реляционной базе данных

Бесплатный доступ

В данной статье предлагается описание подходов аналитического сравнения пользовательских запросов к реляционной базе данных. Такое сравнение имеет целью установление возможности частичного или полного использования закэшированных на компьютере пользователя запросов к СУБД и основано на применении аппарата логики предикатов, где в качестве формул выступают логические ограничения SQL, а предикатами служат элементарные операции SQL. В случае, если результат выполнения пользовательского запроса полностью содержится в кэше, то данные можно взять оттуда, минуя запрос к удаленному серверу. Описанные подходы выражены в алгоритме использования кэшированных данных. Предложенный алгоритм также может быть использован для определения недостающих в кэше данных и последующего запроса только на эти данные. Для этого также используются аналитические вычисления, что экономит сетевой трафик и время на выполнение запросов и является принципиальным отличием данной технологии от существующих аналогов.

Еще

Реляционная база данных, кэш, область истинности

Короткий адрес: https://sciup.org/147160588

IDR: 147160588   |   DOI: 10.14529/cmse160108

Список литературы Сравнение областей истинности запросов к реляционной базе данных

  • Afrati F.N., Li C., Mitra P. Rewriting queries using views in the presence of arithmetic comparisons//Theor. Comput. Sci. 2006. Vol. 368, No. 1-2. P. 88-123. DOI: DOI: 10.1016/j.tcs.2006.08.020
  • Baralis E., Paraboschi S., Teniente E. Materialized Views Selection in a Multidimensional Database//Proceedings of the 23rd International Conference on Very Large Data Bases. VLDB ’97. San Francisco, CA, USA: Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1997. P. 156-165.
  • Church A. Introduction to Mathematical Logic. : Princeton University Press, 1996. 378 p.
  • Date C.J. SQL and Relational Theory. : O’Reilly, 2009. 448 p.
  • Denny M., Franklin M.J. Predicate Result Range Caching for Continuous Queries//Proceedings of the 2005 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. SIGMOD ’05. New York, NY, USA: ACM, 2005. P. 646-657. DOI: DOI: 10.1145/1066157.1066231
  • Gupta H. Selection of Views to Materialize in a Data Warehouse//Proceedings of the 6th International Conference on Database Theory. ICDT ’97. London, UK, UK: Springer-Verlag, 1997. P. 98-112.
  • Gupta H., Mumick I.S. Selection of Views to Materialize Under a Maintenance Cost Constraint//Proceedings of the 7th International Conference on Database Theory. ICDT ’99. London, UK, UK: Springer-Verlag, 1999. P. 453-470.
  • Hilbert D., Ackermann W. Principles of Mathematical Logic. : AMS Chelsea Publishing, 1950. 172 p.
  • Kalnis P., Papadias D. Proxy-Server Architectures for OLAP//SIGMOD Conference/Ed. by Sharad Mehrotra, Timos K. Sellis. : ACM, 2001. P. 367-378. DOI: DOI: 10.1145/375663.375712
  • Keller A.M., Basu J. A Predicate-based Caching Scheme for Client-Server Database Architectures//VLDB J. 1996. Vol. 5, No. 1. P. 35-47.
  • Mendelson E. Introduction to Mathematical Logic. 5 edition. : CRC Press, 2009. 469 p.
  • Mosin S., Zykin S. Truth space method for caching database queries//Modeling and Analysis of Information Systems. 2015. Vol. 22, No. 2. P. 248-258.
  • Olston C., Jiang J., Widom J. Adaptive Filters for Continuous Queries over Distributed Data Streams//Proceedings of the 2003 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. SIGMOD ’03. New York, NY, USA: ACM, 2003. P. 563-574 DOI: 10.1145/872757.872825
  • Park C., Kim M., Lee Y. Usability-based caching of query results in OLAP systems//Journal of Systems and Software. 2003. Vol. 68, No. 2. P. 103-119 DOI: 10.1016/S0164-1212(02)00142-5
  • Scheuermann P., Shim J., Vingralek R. WATCHMAN: A Data Warehouse Intelligent Cache Manager//Proceedings of the 22th International Conference on Very Large Data Bases. VLDB ’96. San Francisco, CA, USA: Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1996. P. 51-62.
  • Shim J., Scheuermann P., Vingralek R. Dynamic Caching of Query Results for Decision Support Systems.//Proceedings of 11th International Conference on Scientific and Statistical Database Management (SSDBM). , 1999. P. 254-263.
Еще
Статья научная