Spatial Star Shema Benchmark – um benchmark para data warehouse geográfico

A técnica experimental de avaliação de desempenho utilizada em aplicações e sistemas de bancos de dados é composta principalmente da técnica de benchmark, que consiste em um conjunto de testes experimentais previamente definidos e posteriormente executados para obtenção de resultados de desempenho....

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Nascimento, Samara Martins do
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2013
País:Brasil
Institución:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
Repositorio:Repositório Institucional da UFPE
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:repositorio.ufpe.br:123456789/12421
Acceso en línea:https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12421
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Benchmark
Data warehouse geográfico
Seletividade
Complexidade
Fator de escala
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description A técnica experimental de avaliação de desempenho utilizada em aplicações e sistemas de bancos de dados é composta principalmente da técnica de benchmark, que consiste em um conjunto de testes experimentais previamente definidos e posteriormente executados para obtenção de resultados de desempenho. Data Warehouses Geográficos (DWG) permitem o armazenamento de geometrias dos objetos que representam localizações na superfície terrestre e possibilitam o processamento de consultas analíticas e multidimensionais. Os benchmarks TPC-D, TPC-H e SSB são utilizados para avaliar o desempenho de Data Warehouses Convencionais. O benchmark Spadawan é utilizado para avaliar o desempenho de Data Warehouses Geográficos. Contudo, os benchmarks anteriores não conseguem ser considerados abrangentes, devido a sua limitada carga de trabalho. Desta forma, nesta dissertação, propomos um novo benchmark, chamado Spatial Star Schema Benchmark, ou Spatial SSB, projetado especialmente para realizar a avaliação de desempenho de consultas em ambientes de DWG. As principais contribuições do Spatial SSB estão concentradas em três pontos. Primeiro, o Spatial SSB utiliza três tipos de dados geométricos (i.e. pontos, linhas e polígonos), propostos em um esquema híbrido. Além disto, garante o controle da seletividade, que indica o número de linhas retornadas na tabela de fatos para cada consulta espacial pertencente à carga de trabalho deste benchmark. Segundo, o Spatial SSB controla a geração e distribuição dos dados no extent, assim como a variação do volume de dados, tanto aumentando a complexidade dos objetos espaciais, quanto aumentando o número de objetos espaciais, pelo aumento do fator de escala. Terceiro, o Spatial SSB obtém o número de objetos intersectados por janelas de consultas definidas de forma ad hoc, que sobrepõem uma porcentagem do extent definida pelo usuário. Os resultados experimentais mostraram que estas características degradam significativamente o desempenho de consultas sobre DWG.
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