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Predição de desempenho para junções por similaridade baseadas em conjuntos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Sidney, Christiane Faleiro
Orientador(a): Ribeiro, Leonardo Andrade
Banca de defesa: Pereira, Denilson Alves, Andrade, Rafael, Zambalde, André Luiz
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Programa de Pós-Graduação: DCC - Programa de Pós-graduação
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BRASIL
Palavras-chave em Português:
Junção por similaridade
Aprendizagem de máquina
Predição de desempenho para consultas
Integração de dados
Limpeza de dados
Similarity join
Cloud databases
Machine learning
Query performance prediction
Data integration
Data cleaning
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ_NÃO_INFORMADO
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/4166
Resumo: Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, área de concentração em Banco de Dados e Engenharia de Software, para a obtenção do título de Mestre.
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spelling 2014-09-30T15:20:37Z2014-09-30T15:20:37Z20142014-02-27SIDNEY, C. F. Predição de desempenho para junções por similaridade baseadas em conjuntos. 2014. 91 p. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2014.https://repositorio.ufla.br/handle/1/4166Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, área de concentração em Banco de Dados e Engenharia de Software, para a obtenção do título de Mestre.Banco de Dados e Engenharia de SoftwareQuery performance prediction is essential for many important tasks related to cloud-based database management including resource provisioning, admission control, and pricing. Recently, there has been great interest in building prediction models to estimate execution time of traditional SQL queries. While suitable for typical OLTP/OLAP workloads, these existing approaches are insufficient to model performance of complex data processing activities for deep analytics such as cleaning and integration of data. These activities are largely based on similarity operations, which are radically different from regular relational operators. In this dissertation, we consider prediction models for set similarity joins. We exploit knowledge of optimization techniques and design details popularly found in set similarity join algorithms to identify relevant features, which are then used to construct prediction models based on statistical machine learning. We present an extensive experimental evaluation to confirm the accuracy of our approach.Previsão do tempo de execução de consultas é essencial para muitas tarefas importantes relacionadas ao gerenciamento de banco de dados baseado em nuvem, incluindo provisionamento de recursos, controle de admissão e precificação de serviços. Recentemente, há grandes esforços na construção de modelos de previsão para estimar o tempo de execução de consultas SQL tradicionais. Embora adequadas para cargas de trabalho OLTP/OLAP, essas abordagens são insuficientes para modelar o desempenho de atividades envolvendo análises complexas de dados, como limpeza e integração de dados. Essas atividades são baseadas tipicamente em operações de similaridade, que, por sua vez, são radicalmente diferentes dos operadores relacionais regulares. Neste trabalho, consideramos modelos de previsão de tempo para junções por similaridade baseadas em conjuntos. Por meio do estudo de técnicas de otimização popularmente utilizadas em algoritmos de junção por similaridade, foram identificadas um conjunto de features relevantes, que são usadas na construção de modelos de previsão baseadas em aprendizagem de máquina estatística. Uma extensa avaliação experimental é apresentada para confirmar a precisão da nossa abordagem.UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASDCC - Programa de Pós-graduaçãoUFLABRASILCNPQ_NÃO_INFORMADOJunção por similaridadeAprendizagem de máquinaPredição de desempenho para consultasIntegração de dadosLimpeza de dadosSimilarity joinCloud databasesMachine learningQuery performance predictionData integrationData cleaningPredição de desempenho para junções por similaridade baseadas em conjuntosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisRibeiro, Leonardo AndradePereira, Denilson AlvesAndrade, RafaelZambalde, André LuizSidney, Christiane Faleiroinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAORIGINALDISSERTAÇÃO_Predição de desempenho para junções por similaridade baseadas em conjuntos.pdfDISSERTAÇÃO_Predição de desempenho para junções por similaridade baseadas em conjuntos.pdfapplication/pdf2737128https://repositorio.ufla.br/bitstreams/d92743bb-b91b-495b-b573-543a2f0499bf/download85657385b9edba15e213f6f8b795210bMD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/5ada3bb3-fac9-494d-9bef-eca4cb0df624/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD52falseAnonymousREADTEXTDISSERTAÇÃO_Predição de desempenho para junções por similaridade baseadas em conjuntos.pdf.txtDISSERTAÇÃO_Predição de desempenho para junções por similaridade baseadas em conjuntos.pdf.txtExtracted texttext/plain102590https://repositorio.ufla.br/bitstreams/c33d1278-c0b0-4f34-8d0c-847bbcf24894/download1c50aad3009dcbf70403541a5647bf2fMD53falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_Predição de desempenho para junções por similaridade baseadas em conjuntos.pdf.jpgDISSERTAÇÃO_Predição de desempenho para junções por similaridade baseadas em conjuntos.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2677https://repositorio.ufla.br/bitstreams/da98d749-5723-4dca-90e2-e0ec2a253084/downloadf83666a0b10402198b058b73548c66b0MD54falseAnonymousREAD1/41662025-08-05 16:06:54.11open.accessoai:repositorio.ufla.br:1/4166https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-08-05T19:06:54Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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