一種語(yǔ)義規(guī)則為指導(dǎo)的增量?jī)?yōu)化方法
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大數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著巨大的價(jià)值．分析類(lèi)查詢(xún)是獲取數(shù)據(jù)價(jià)值的一種重要手段．為及時(shí)把握分析結(jié)果的變化。查詢(xún)需要周期性地重復(fù)．為此，將不可避免地引入對(duì)舊數(shù)據(jù)的重復(fù)分析．目前，以重用歷史數(shù)據(jù)的中間結(jié)果、優(yōu)化冗余計(jì)算為核心思路的增量分析技術(shù)。存在用戶(hù)透明性不佳、對(duì)歷史結(jié)果存儲(chǔ)位置的選擇不夠智能化等問(wèn)題，對(duì)周期性增量查詢(xún)的優(yōu)化效果有限，從兼顧用戶(hù)透明性和優(yōu)化收益的角度出發(fā)。設(shè)計(jì)了一種以語(yǔ)義規(guī)則為指導(dǎo)的增量?jī)?yōu)化方法．該方法擴(kuò)展了增量描述語(yǔ)法，以查詢(xún)操作符的操作語(yǔ)義和輸出語(yǔ)義指導(dǎo)對(duì)歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、合并位置的選擇，再根據(jù)代價(jià)模型和物理查詢(xún)?nèi)蝿?wù)的劃分位置對(duì)選擇結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，生成優(yōu)化后可以在分布式計(jì)算框架（如MapReduce）周期性調(diào)度執(zhí)行的物理查詢(xún)?nèi)蝿?wù)．以Apache Hive為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了上述方法的原型Hivelnc．實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：對(duì)于擴(kuò)展了增量語(yǔ)法描述的TPC-H測(cè)試集，Hivelnc相對(duì)于優(yōu)化前可以獲得平均2.93倍、最高5.78倍的加速：與經(jīng)典的優(yōu)化技術(shù)IncMR、Dryadlnc相比，分別可以獲得1.69倍和1.61倍的加速．
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