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Implementierung und Evaluierung von Join-Algorithmen in Präferenz-Datenbanken


Master-/Diplomarbeit

Ausgangslage

Anfragen wie

SELECT * FROM A, B, C
WHERE A.attr1 + B.attr2 + C.attr3 <= c

sind aus dem Datenbankbereich nicht wegzudenken. Für die Auswertung solch einer Anfrage muss grundsätzlich das vollständige kartesische Produkt berechnet werden, um anschließend die Summen-Restriktionen auswerten zu können. Dies hat eine lange Ausführungszeit sowie hohen Speicheraufwand zur Folge.

Für obige Anfrage gibt es nur sehr wenige Optimierungsalgorithmen, die mehr oder weniger gut sind. Wird obige Anfrage allerdings um Präferenzen erweitert, existieren Optimierungsverfahren, die den Speicheraufwand sowie die Ausführungszeit der Query drastisch verringern.

In dieser Arbeit sollen bereits vorhandene Algorithmen zur Optimierung von Joins bzw. kart. Produkt implementiert und weiterentwickelt werden. Eine Vergleich dieser Algorithmen mit den neuesten Optimierungsregeln für Präferenzanfragen mit harten Restriktionen soll die Arbeit abrunden.

Ziel

Implementierung und Weiterentwicklung von Algorithmen zur Optimierung von Präferenzanfragen mit harten Restriktionen.

Theoretischer Teil

  • Einarbeitung in Präferenz-Technologien und den Präferenz-Query-Optimierer
  • Einarbeitung in vorhandene Optimierungs-Algorithmen
  • Weiterentwicklung der Algorithmen und Anpassung an Präferenzen

Praktischer Teil

  • Implementierung der Algorithmen
  • Evaluation der verschiedenen Verfahren an diversen Datensätzen

Voraussetzungen

  • Gute Programmierkenntnisse in Java
  • Datenbankkenntnisse
  • Lust am wissenschaftlichen Arbeiten

Ansprechpartner

Markus Endres