PLI: Augmenting Live Databases with Custom Clustered Indexes
PLI: Augmenting Live Databases with Custom Clustered Indexes
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PLI：使用自定义聚集索引增强实时数据库
DOI：
10.1145/3085504.3085582
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Malik, Tanu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wagner, James;Rasin, Alexander;That, Dai Hai;Malik, Tanu
RDBMS 仅支持每个数据库表一个聚集索引，这可以加快查询处理速度。不断摄取大量数据的数据库应用程序会发现查询响应时间很慢，停机时间很长，因为必须严格维护聚集索引顺序。然而，在本文中，我们表明，如果数据库系统公开完全或近似集群的属性的物理位置，通常可以避免应用程序变慢或停机。为此，我们提出了 PLI，一种物理位置索引，通过确定属性的物理顺序并创建近似排序的存储桶来映射物理顺序与实时数据库中的属性值来构建。要使用 PLI，只需使用该特定数据库的物理排序信息重写传入的 SQL 查询。实验表明，使用 PLI 索引的查询明显优于使用本机非聚集（辅助）索引的查询，而与本机聚集索引相比，索引本身需要的维护开销要低得多。
RDBMSes only support one clustered index per database table that can speed up query processing. Database applications, that continually ingest large amounts of data, perceive slow query response times to long downtimes, as the clustered index ordering must be strictly maintained. In this paper, we show that application slowdown or downtime, however, can often be avoided if database systems expose the physical location of attributes that are completely or approximately clustered.Towards this, we propose PLI, a physical location index, constructed by determining the physical ordering of an attribute and creating approximately sorted buckets that map physical ordering with attribute values in a live database. To use a PLI incoming SQL queries are simply rewritten with physical ordering information for that particular database. Experiments show queries with the PLI index significantly outperform queries using native unclustered (secondary) indexes, while the index itself requires a much lower maintenance overheads when compared to native clustered indexes.
使用 DBCarver 进行数据库取证分析
DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
8th Biennial Conference on Innovative Data Systems Research
影响因子：
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作者：
Wagner, James;Rasin, Alexander;Malik, Tanu;Heart, Karen;Jehle, Hugo;Grier, Jonathan
通讯作者：
Grier, Jonathan