MorphStore - In-Memory Query Processing based on Morphing Compressed Intermediates LIVE
MorphStore - In-Memory Query Processing based on Morphing Compressed Intermediates LIVE
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MorphStore - 基于变形压缩中间体的内存中查询处理 LIVE
DOI：
10.1145/3299869.3320234
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发表时间：
1920
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Wolfgang Lehner
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dirk Habich;Patrick Damme;Annett Ungethüm;Johannes Pietrzyk;Alexander Krause;Juliana Hildebrandt;Wolfgang Lehner
在这个演示中，我们介绍了MorphStore，这是一个内存中的列存储，具有新颖的压缩感知查询处理概念。基本上，使用轻量级整数压缩算法的压缩已经在现有的内存列存储中发挥了重要作用，但主要是针对基本数据。在查询处理过程中，从基本数据到中间结果的连续压缩处理已经讨论过了，但没有详细研究，因为压缩和解压缩的计算工作量通常被认为超过了CPU和主存之间传输成本降低的好处。然而，正如我们将要在演示中展示的那样，这个论点越来越失去其有效性。一般来说，我们的新的压缩感知查询处理概念的特点是，我们能够加快查询执行变形压缩的中间结果从一个方案到另一个方案，以动态地适应不断变化的数据特性在查询处理过程中。我们的变形决策是使用基于成本的方法。
In this demo, we present MorphStore, an in-memory column store with a novel compression-aware query processing concept. Basically, compression using lightweight integer compression algorithms already plays an important role in existing in-memory column stores, but mainly for base data. The continuous handling of compression from the base data to the intermediate results during query processing has already been discussed, but not investigated in detail since the computational effort for compression as well as decompression is often assumed to exceed the benefits of a reduced transfer cost between CPU and main memory. However, this argument increasingly loses its validity as we are going to show in our demo. Generally, our novel compression-aware query processing concept is characterized by the fact that we are able to speed up the query execution by morphing compressed intermediate results from one scheme to another scheme to dynamically adapt to the changing data characteristics during query processing. Our morphing decisions are made using a cost-based approach.
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