Filterstrukturen für den Zugriff auf kalte Daten sind ein wichtiger Bestandteil eines Hauptspeicherdatenbanksystems. Bloomfilter sind weitverbreitet und sehr effektiv für das filtern von Punktanfragen, aber relativ ineffizient für Bereichsanfragen. Adaptive Range Filters (ARFs) wurden entworfen, um überprüfen zu können, ob kein einziger Schlüssel aus einem gegebenen Bereich in einer gegebenen Menge an Schlüsseln enthalten ist, so wie Bloomfilter prüfen ob ein einzelner Schlüssel nicht in einer Menge enthalten ist. Diese Arbeit gibt einen Überblick über Konzepte und Algorithmen die verwendet werden um ARFs effizient und korrekt als Filter für kalte Daten zu implementieren. Des Weiteren werden verschiedene Methoden der Implementierung beschrieben und verglichen. Zuletzt werden die Ergebnisse mehrerer Experimente präsentiert, die durchgeführt wurden um den Einfluss verschiedener Faktoren auf die Leistung eines ARF zu evaluieren und verschiedene ARF Varianten zu vergleichen.
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Filterstrukturen für den Zugriff auf kalte Daten sind ein wichtiger Bestandteil eines Hauptspeicherdatenbanksystems. Bloomfilter sind weitverbreitet und sehr effektiv für das filtern von Punktanfragen, aber relativ ineffizient für Bereichsanfragen. Adaptive Range Filters (ARFs) wurden entworfen, um überprüfen zu können, ob kein einziger Schlüssel aus einem gegebenen Bereich in einer gegebenen Menge an Schlüsseln enthalten ist, so wie Bloomfilter prüfen ob ein einzelner Schlüssel nicht in einer M...
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