【24h】

Parallel telemetric data warehouse balancing algorithm

机译:并行遥测数据仓库平衡算法

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摘要

One of the most important requirements of data warehouses is query response time. Amongst all methods of improving query performance, parallel processing (especially in shared nothing class) is one of the giving practically unlimited system's scaling possibility. The key problem in a parallel data warehouses is data allocation between system nodes. The problem is growing when nodes have different computational characteristics. In this paper we present an algorithm of balancing parallel data warehouse built on mentioned architecture. Balancing is realized by setting dataset size stored in each node. We exploited some well known data allocation schemas using space filling curves: Hilbert and Peano. Our conception is verified by a set of tests and its analysis.
机译:数据仓库最重要的要求之一是查询响应时间。在所有提高查询性能的方法中,并行处理(尤其是在无共享类中)是实际上给系统带来无限扩展可能性的方法之一。并行数据仓库中的关键问题是系统节点之间的数据分配。当节点具有不同的计算特性时,该问题越来越严重。在本文中,我们提出了一种基于上述架构的平衡并行数据仓库的算法。通过设置存储在每个节点中的数据集大小来实现平衡。我们使用空间填充曲线开发了一些众所周知的数据分配方案:希尔伯特(Hilbert)和皮亚诺(Peano)。我们的构想通过一系列测试及其分析得到了验证。

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