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基于分片的高维稀疏数据存储模式优化研究
1
作者
邵慧萌
舒红平
+2 位作者
郑皎凌
许源平
文立玉
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第18期99-104,共6页
针对大型数据库中高维稀疏关系表空字段对存储空间的占用问题,通过利用传统行存储数据库模拟列式存储数据库的工作原理,设计了一种基于分片的数据库结构。通过实验分析,数据库存储空间比原始模式降低了27.42%左右。在对高维稀疏数据中...
针对大型数据库中高维稀疏关系表空字段对存储空间的占用问题,通过利用传统行存储数据库模拟列式存储数据库的工作原理,设计了一种基于分片的数据库结构。通过实验分析,数据库存储空间比原始模式降低了27.42%左右。在对高维稀疏数据中五个字段进行查询时,I/O数据块个数降低至原始模式的35.27%,对高维稀疏数据中四个字段进行查询时,I/O数据块个数降低至原始模式的28.22%,而随着字段的减少I/O数据块仍会进一步减少,从而提高了数据库的访问效率。
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关键词
高维
稀疏
数据
列式存储数据库
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职称材料
题名
基于分片的高维稀疏数据存储模式优化研究
1
作者
邵慧萌
舒红平
郑皎凌
许源平
文立玉
机构
成都信息工程学院软件工程系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第18期99-104,共6页
基金
国家重点基础研究发展规划(973)(No.2012CB518500)
国家自然科学基金青年基金(No.61202250
+8 种基金
No.61203172)
四川省教育厅青年基金项目(No.11ZB088)
四川省应用基础计划(No.2012JY0112)
成都市科技计划项目(No.12DXYB100JH-002)
成都信息工程学院中青年学术带头人科研基金(No.J201208
No.J201101)
成都信息工程学院引进人才项目(No.KYTZ201110
No.KYTZ201111)
四川省科技支撑计划项目(No.2011SZZ027)
文摘
针对大型数据库中高维稀疏关系表空字段对存储空间的占用问题,通过利用传统行存储数据库模拟列式存储数据库的工作原理,设计了一种基于分片的数据库结构。通过实验分析,数据库存储空间比原始模式降低了27.42%左右。在对高维稀疏数据中五个字段进行查询时,I/O数据块个数降低至原始模式的35.27%,对高维稀疏数据中四个字段进行查询时,I/O数据块个数降低至原始模式的28.22%,而随着字段的减少I/O数据块仍会进一步减少,从而提高了数据库的访问效率。
关键词
高维
稀疏
数据
列式存储数据库
Keywords
high-dimensional
sparse data
column-store database
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
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被引量
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1
基于分片的高维稀疏数据存储模式优化研究
邵慧萌
舒红平
郑皎凌
许源平
文立玉
《计算机工程与应用》
CSCD
2013
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