The results of the aggregation task

The results of the aggregation task experiment in Figures 7 and 8 show once again that the two DBMSs outperform Hadoop. The DBMSs execute these queries by having each
node scan its local table, extract the sourceIP and adRevenue fields,
and perform a local group by. These local groups are then merged at the query coordinator, which outputs results to the user. The results
in Figure 7 illustrate that the two DBMSs perform about the same
for a large number of groups, as their runtime is dominated by the
cost to transmit the large number of local groups and merge them
at the coordinator. For the experiments using fewer nodes, Vertica
performs somewhat better, since it has to read less data (since it
can directly access the sourceIP and adRevenue columns), but it
becomes slightly slower as more nodes are used.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลที่ได้จากการทดลองงานรวมตัวในรูปที่ 7 และ 8 แสดงอีกครั้งว่าทั้งสอง DBMSs Hadoop มีประสิทธิภาพสูงกว่า DBMSs
ดำเนินการสอบถามเหล่านี้โดยมีแต่ละโหนดสแกนตารางท้องถิ่น, สารสกัดจากเขต sourceIP และ adRevenue,
และดำเนินการเป็นกลุ่มในประเทศโดย กลุ่มท้องถิ่นเหล่านี้จะรวมแล้วผู้ประสานงานแบบสอบถามซึ่งผลผลให้กับผู้ใช้ ผลในรูปที่ 7 แสดงให้เห็นว่าทั้งสอง DBMSs ดำเนินการเรื่องเดียวกันสำหรับจำนวนมากของกลุ่มเป็นรันไทม์ของพวกเขาถูกครอบงำโดยค่าใช้จ่ายในการส่งจำนวนมากของกลุ่มท้องถิ่นและผสานพวกเขาที่ผู้ประสานงาน สำหรับการทดลองโดยใช้โหนดน้อย Vertica ดำเนินการค่อนข้างดีเนื่องจากมีการอ่านข้อมูลน้อยกว่า (เพราะมันโดยตรงสามารถเข้าถึงคอลัมน์sourceIP และ adRevenue) แต่มันจะกลายเป็นช้าลงเล็กน้อยเป็นโหนดขึ้นมีการใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลของการรวมงานทดลองในตัวเลข 7 และ 8 แสดงอีกครั้งที่ 2 DBMSs outperform Hadoop . การใช้แบบสอบถามโดยมี DBMSs เหล่านี้แต่ละโหนดสแกน
โต๊ะในท้องถิ่นของตน แยก sourceip และ adrevenue สาขา
และแสดงกลุ่มท้องถิ่นโดย กลุ่มประเทศเหล่านี้จะรวมที่การประสานงาน ซึ่งผลผลิตผลลัพธ์ให้กับผู้ใช้ ผลลัพธ์
รูปที่ 7 แสดงให้เห็นว่าสอง DBMSs แสดงเหมือนกัน
สำหรับจำนวนขนาดใหญ่ของกลุ่ม เป็นรันไทม์ของพวกเขาเป็น dominated โดย
ราคาส่งจำนวนมากของกลุ่มท้องถิ่นและผสานพวกเขา
ที่ประสานงาน สำหรับการทดลองใช้น้อยกว่าโหนด , ฐาน
มีประสิทธิภาพค่อนข้างดี เนื่องจากมีข้อมูลให้อ่านน้อย ( เนื่องจากมัน
โดยตรงสามารถเข้าถึง sourceip และคอลัมน์ adrevenue ) แต่มัน
กลายเป็นเล็กน้อยช้าเป็นจุดเพิ่มเติมที่ใช้