【摘 要】
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在常规海量数据分析作业中,CPU/IO密集型的查询语句通常复杂、耗时并存在大量可复用的公共部分。如何检测、共享和复用回归查询集中语句间的公共部分成为亟需解决的问题。为
【机 构】
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上海交通大学计算机科学与工程系,阿里云计算有限公司
【基金项目】
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国家“863”计划基金资助重大项目“以支撑电子商务为主的网络操作系统研制”（2011AA01A202）
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在常规海量数据分析作业中,CPU/IO密集型的查询语句通常复杂、耗时并存在大量可复用的公共部分。如何检测、共享和复用回归查询集中语句间的公共部分成为亟需解决的问题。为此,提出特征值索引方法,并构建适用于云计算场景的LSShare多重查询优化系统。基于查询语句的抽象语法树将语句划分为不同的查询层次,针对每个查询层次抽取特征向量并计算特征值。建立简单高效的特征值索引表以识别多重查询语句间的公共部分,并结合SQL重写技术来复用其中的公共部分。随着运行迭代次数的增加,LSShare系统将逐步优化云计算场景中的回归
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