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數(shù)據(jù)的指數(shù)級增長給數(shù)據(jù)管理和分析帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，連接查詢是數(shù)據(jù)分析中一種常用運(yùn)算，而MapReduce是一種用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集并行處理的編程模型，研究基于MapReduce的連接查詢代價評估和查詢優(yōu)化，有著學(xué)術(shù)意義和應(yīng)用價值．MapReduce連接查詢算法的性能主要取決于I/O代價（包括本地和網(wǎng)絡(luò)I/O），而I/O代價與數(shù)據(jù)集以及連接運(yùn)算的特征參數(shù)相關(guān)，通過對二元連接的I/O代價評估可以優(yōu)化多元連接執(zhí)行計劃．基于此，首先提出了二元連接查詢的I/O代價模型；隨后，對現(xiàn)有二元連接算法進(jìn)行形式化定義和簡單擴(kuò)展，歸納出6種基于MapReduce連接查詢算法，并通過算法白盒分析定義它們的I/O代價函數(shù)；最后，提出一種多元連接最優(yōu)執(zhí)行計劃的選擇算法，通過實驗表明I/O代價模型的正確性且能夠準(zhǔn)確地反映算法的性能優(yōu)劣．
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