GeMDA: A Multidimensional Data Partitioning Technique for Multiprocessor Database Systems

YU-LUNG LO; KIEN A. HUA; HONESTY C. YOUNG

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GeMDA: A Multidimensional Data Partitioning Technique for Multiprocessor Database Systems

机译：GeMDA：用于多处理器数据库系统的多维数据分区技术

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Several studies have repeatedly demonstrated that both the performance and scalability of a shared- nothing parallel database system depend on the physical layout of data across the processing nodes of the system. Today, data is allocated in these systems using horizontal partitioning strategies. This approach has a number of Drawbacks. If a query involves the partitioning attribute, then typically only a small number of the processing Nodes can be used to speedup the execution of this query.

机译：几项研究反复证明，无共享并行数据库系统的性能和可伸缩性都取决于系统处理节点之间数据的物理布局。今天，使用水平分区策略在这些系统中分配数据。这种方法有很多缺点。如果查询涉及分区属性，那么通常只有少量的处理节点可用于加速此查询的执行。

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来源
《Distributed and Parallel Databases》 |2001年第3期|p.211-236|共26页
作者
YU-LUNG LO; KIEN A. HUA; HONESTY C. YOUNG;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
data allocation; data fragmentation; parallel database system;

机译：数据分配;数据碎片;并行数据库系统;

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