一种改进的 delta 求和法：用于区间与时态关系数据中过滤子集上更快的当前值选取
数据库
2022-11-14 v1
摘要
关系数据库中的聚合通过哈希与排序区间数据完成，计算代价高昂，且随数据量增长可扩展性差。本文展示如何将关系属性中的定量区间与时间序列数据用 delta 汇总值而非绝对值表示。由此无需为确定对应某最大时间戳的行而进行排序，将时间复杂度从至少 O(n log(n)) 降至趋近于 O(n)，并改善查询执行时间。我们在关系代数中阐明这一新方法，以算法形式给出实现，并在两款主流 RDBMS 产品中对照常规等价用法测试了实现。我们发现该 delta 求和技术对具有以下特征的用例最为有效：具有可加性数值数据、需频繁获取最新值、且行基数约为 10^5。我们的实验发现，所提新 delta 求和技术执行速度可比等价标准选取方法快至多 22.4%，在某些情况下将整体查询代价降低至多 24.0%，将 I/O 负载降低至多 60.6%，但写操作的查询代价增加、CPU 时间与内存分配上升、在极低或极高基数下性能不确定，且在不同 RDBMS 平台上结果不一致。
引用
@article{arxiv.2211.05896,
title = {An improved method of delta summation for faster current value selection across filtered subsets of interval and temporal relational data},
author = {Derek Colley and Md Asaduzzaman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.05896},
year = {2022}
}
备注
10 pages