[en] DATABASE SELF-TUNING WITH PARTIAL INDEXES
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Outros |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
Texto Completo: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=29775@1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=29775@2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.29775 |
Resumo: | [pt] Os índices parciais são estruturas de acesso no nível físico dos bancos de dados que permitem definir um subconjunto das tuplas de uma tabela, através de uma expressão condicional. Nesta dissertação estuda-se a identificação e subsequente criação automática de índices parciais que possam contribuir na melhoria do desempenho de um sistema de banco de dados. É proposto um algoritmo que examina, para cada consulta relevante, os conjuntos de atributos indexáveis para os quais a criação de um índice parcial poderia influenciar o otimizador de consultas na geração de planos mais eficientes. É realizada uma mineração de padrões de atributos indexáveis para se obter atributos correlacionados segundo a frequência das consultas na carga de trabalho considerada. Chega-se a uma proposta para um conjunto de índices parciais candidatos também se considerando uma heurística de benefícios. Realiza-se uma análise de sintonia fina em função da seleção de uma configuração de índices parciais e índices completos. A implementação das técnicas e algoritmos propostos nesta pesquisa é feita no framework DBX, que permite instanciar técnicas de sintonia fina local e global para bancos de dados relacionais. |
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[en] DATABASE SELF-TUNING WITH PARTIAL INDEXES [pt] SINTONIA FINA AUTOMÁTICA COM ÍNDICES PARCIAIS [pt] SINTONIA FINA[pt] INDICES PARCIAIS[pt] BANCOS DE DADOS[en] TUNING[en] DATABASE DESIGN[pt] Os índices parciais são estruturas de acesso no nível físico dos bancos de dados que permitem definir um subconjunto das tuplas de uma tabela, através de uma expressão condicional. Nesta dissertação estuda-se a identificação e subsequente criação automática de índices parciais que possam contribuir na melhoria do desempenho de um sistema de banco de dados. É proposto um algoritmo que examina, para cada consulta relevante, os conjuntos de atributos indexáveis para os quais a criação de um índice parcial poderia influenciar o otimizador de consultas na geração de planos mais eficientes. É realizada uma mineração de padrões de atributos indexáveis para se obter atributos correlacionados segundo a frequência das consultas na carga de trabalho considerada. Chega-se a uma proposta para um conjunto de índices parciais candidatos também se considerando uma heurística de benefícios. Realiza-se uma análise de sintonia fina em função da seleção de uma configuração de índices parciais e índices completos. A implementação das técnicas e algoritmos propostos nesta pesquisa é feita no framework DBX, que permite instanciar técnicas de sintonia fina local e global para bancos de dados relacionais.[en] Partial indexes are access structures on the physical level of the databases. They are indexes that allow the definition of a subset of tuples in a table through a conditional expression. This dissertation studies the identification and subsequent automatic creation of partial indexes that can contribute in improving the performance of a database system. We propose an algorithm that examines, for each relevant query, the indexable attributes set, for which the creation of a partial index could influence the query optimizer to generate plans that are more efficient. We perform data mining on indexable attributes patterns to obtain correlated attributes according to their frequency in queries within the particular workload. We obtain a proposal for a set of candidate partial indexes considering also a benefit heuristics. We may consider a self-tuning analysis of an index configuration with both complete and partial indexes. We have implemented techniques and algorithms proposed in this research into DBX, a framework that allows local and global self-tuning regarding relational databases.MAXWELLSERGIO LIFSCHITZSERGIO LIFSCHITZALAIN DOMINGUEZ FUENTES2017-04-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/otherhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=29775@1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=29775@2http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.29775porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-07-03T00:00:00Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:29775Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342018-07-03T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false |
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