Die effiziente Verarbeitung von Joins ist eine zentrale Aufgabe eines Datenbankmanagementsystems. Traditionell werden Joins zwischen mehr als zwei Relationen verarbeitet, indem sie in aufeinanderfolgende, paarweise Joins aufgeteilt werden. Es kann gezeigt werden, dass es worst-case Szenarien gibt, in denen diese Methode der Joinverarbeitung signifikanten Mehraufwand versursacht, da große Zwischenergebnisse produziert werden. In den vergangenen Jahren wurden neue Joinalgorithmen entwickelt, welche die Zielsetzung haben, die Leistung in eben solchen Situationen zu verbessern, für die traditionelle Methoden suboptimal sind. In dieser Arbeit werden mögliche worst-case Szenarien untersucht und deren praktische Relevanz eingeschätzt. Des Weiteren geben wir einen Überblick über die Theorie der worst-case optimalen Joinalgorithmen. Wir analysieren Leapfrog Triejoin als moderner Repräsentant dieser Klasse von Algorithmen, wobei sowohl theoretische als auch praktische Aspekte betrachtet werden. Letztendlich präsentieren und analysieren wir die Ergebnisse mehrerer Experimente mit Leapfrog Triejoin, welche dazu dienen, die Relevanz von worst-case optimalen Joinalgorithmen für moderne Datenbanken zu evaluieren.
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Die effiziente Verarbeitung von Joins ist eine zentrale Aufgabe eines Datenbankmanagementsystems. Traditionell werden Joins zwischen mehr als zwei Relationen verarbeitet, indem sie in aufeinanderfolgende, paarweise Joins aufgeteilt werden. Es kann gezeigt werden, dass es worst-case Szenarien gibt, in denen diese Methode der Joinverarbeitung signifikanten Mehraufwand versursacht, da große Zwischenergebnisse produziert werden. In den vergangenen Jahren wurden neue Joinalgorithmen entwickelt, welch...
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