[en] DATABASE SELF-TUNING WITH PARTIAL INDEXES
Ano de defesa: | 2017 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
MAXWELL
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=29775&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=29775&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.29775 |
Resumo: | [pt] Os índices parciais são estruturas de acesso no nível físico dos bancos de dados que permitem definir um subconjunto das tuplas de uma tabela, através de uma expressão condicional. Nesta dissertação estuda-se a identificação e subsequente criação automática de índices parciais que possam contribuir na melhoria do desempenho de um sistema de banco de dados. É proposto um algoritmo que examina, para cada consulta relevante, os conjuntos de atributos indexáveis para os quais a criação de um índice parcial poderia influenciar o otimizador de consultas na geração de planos mais eficientes. É realizada uma mineração de padrões de atributos indexáveis para se obter atributos correlacionados segundo a frequência das consultas na carga de trabalho considerada. Chega-se a uma proposta para um conjunto de índices parciais candidatos também se considerando uma heurística de benefícios. Realiza-se uma análise de sintonia fina em função da seleção de uma configuração de índices parciais e índices completos. A implementação das técnicas e algoritmos propostos nesta pesquisa é feita no framework DBX, que permite instanciar técnicas de sintonia fina local e global para bancos de dados relacionais. |