Selection attributes set P is simpl

Selection attributes set P is simply parsed from workload.
Let D = {d1, ..., dn} be the set of dimensions tables. The
workload consists of a set of queries W = {q1, ..., qm}.
Let αqi = {ae|ae ∈ qi} be the set of attributes related to
a query qi and βdj = {bf|bf ∈ dj} the set of attributes of a
dimension dj. To make it simple, let consider a query that
involves two dimensions d1 and d2, our strategy consists on
colocating the d1j and d2k blocks on the same or closest
nodes, while remaining dimensions blocks will be placed via
Hadoop’s default strategy over the remaining nodes. For
that, as a first step, parsed dimensions are coded in a query-
dimension matrix QM whose general term QMij equals to
1 if ∃bf in βdj which is also in αqi, and to 0 otherwise.
For example, the QM matrix corresponding to W and D is
featured in Table 1.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพียงแค่มีการแยกวิเคราะห์ตัวเลือกการตั้งค่าแอตทริบิวต์ P จากปริมาณให้ D = {ง 1,..., dn } สามารถตั้งค่าตารางมิติ ที่ปริมาณประกอบด้วยแบบสอบถาม W = {ไตรมาส 1,..., qm }ให้ αqi = {ae|ae ∈ชี่} สามารถตั้งค่าของแอตทริบิวต์ที่เกี่ยวข้องกับสอบถามชี่และ βdj = {bf|bf ∈ดีเจ} ชุดแอตทริบิวต์ของการขนาดดีเจ ง่าย ทำให้พิจารณาแบบสอบถามที่เกี่ยวข้องกับสองมิติง 1 และ d2 ของกลวิธีในcolocating d1j และ d2k บล็อกเดียวกัน หรือใกล้เคียงที่สุดโหน ในขณะที่เหลือขนาดบล็อกจะได้ผ่านกลยุทธ์เริ่มต้นเป็นอย่างไร Hadoop ผ่านโหนดที่เหลืออยู่ สำหรับว่า เป็นขั้นตอน first แยกวิเคราะห์มิติเข้ารหัสในแบบสอบถามแบบเมตริกซ์มิติ QM QMij ระยะทั่วไปซึ่งเท่ากับถ้า 1 ∃bf ใน βdj ซึ่งเป็น αqi และ 0 เป็นอย่างอื่นตัวอย่าง เมตริกซ์ QM ที่สอดคล้องกับ W และ D คือที่โดดเด่นในตารางที่ 1

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แอตทริบิวต์การเลือก P ชุดจะแยกเพียงจากภาระงาน.
Let D = {d1 ... , DN} เป็นชุดของตารางขนาด
ภาระงานประกอบด้วยชุดของคำสั่ง W = {Q1, ... } ตรม.
ให้αqi = {AE | AE ∈ฉี} เป็นชุดของคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องกับ
ฉีแบบสอบถามและการβdj = {ก่อน | ก่อน∈ dj} ชุดของคุณลักษณะของ
มิติดีเจ ที่จะทำให้มันง่ายให้พิจารณาแบบสอบถามที่
เกี่ยวข้องกับสองมิติ d1 และ d2, กลยุทธ์ของเราประกอบด้วยใน
colocating บล็อก d1j และ D2K ที่เดียวกันหรือใกล้เคียงที่สุด
โหนดในขณะที่เหลือขนาดบล็อกจะถูกวางไว้ผ่านทาง
กลยุทธ์เริ่มต้น Hadoop เหนือโหนดที่เหลืออยู่ สำหรับ
ที่เป็นขั้นตอนแรก Fi, แจงมิติที่มีรหัสใน query-
มิติเมทริกซ์ที่มี QM QMij คำทั่วไปเท่ากับ
1 ถ้า∃bfในβdjซึ่งยังอยู่ในαqiและ 0 เป็นอย่างอื่น.
ตัวอย่างเช่นเมทริกซ์ QM สอดคล้องกับ W และ D จะ
ให้ความสำคัญในตารางที่ 1

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเลือกคุณลักษณะชุด P เป็นเพียงการแยกจากภาระงาน .
ให้ D = { D1 , . . . , DN } เป็นชุดของขนาดตาราง
งานประกอบด้วยแบบสอบถาม W = { 1 , . . . , QM } .
ให้αฉี = { เอ | เอ∈ฉี } เป็นชุดของลักษณะที่เกี่ยวข้องกับการฉี แบบสอบถามและบีตาดีเจ = { BF | BF ∈ดีเจ } ชุดคุณลักษณะของ
มิติ DJ ให้มันง่ายให้พิจารณาแบบสอบถามที่เกี่ยวข้องกับ D1 และ D2
สองมิติ ,กลยุทธ์ของเราประกอบด้วยในที่ d1j d2k
colocating และบล็อกในแบบเดียวกันหรือใกล้
) ในขณะที่เหลือขนาดบล็อกจะถูกวางไว้ผ่าน
Hadoop ปริยายของกลยุทธ์ผ่านโหนดที่เหลือ สำหรับ
ที่จึงตัดสินใจเดินทางขั้น แยกมิติเขียนในแบบสอบถาม -
มิติเมทริกซ์ QM ที่มีคำทั่วไป qmij เท่ากับ
1 ถ้า∃ BF ในบีตาดีเจซึ่งยังอยู่ในαฉีและ 0 มิฉะนั้น .
ตัวอย่างเช่นใน QM เมทริกซ์ที่สอดคล้องกับ W และ D
แนะนำในตารางที่ 1