InterJoin: Exploiting Indexes and Materialized Views in XPath Evaluation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
XML has become the standard for data exchange for a wide variety of applications, particularly in the scientific community. In order to efficiently process queries on XML representations of scientific data, we require specialized techniques for evaluating XPath expressions. Exploiting materialized views in query processing significantly enhances query processing performance. We propose a novel view definition that allows for intermediate (structural) join results to be stored and reused in XML query evaluation. Unlike current XML view proposals, our views do not require navigation in the original document or path-based pattern matching. Hence, they are evaluated significantly faster and are easily costed as part of a query plan. In general, current structural joins cannot exploit views efficiently when the view definition is not a prefix (or a suffix) of the XPath query. To increase the applicability of our proposed view definition, we propose a novel physical structural join operator called InterJoin. The InterJoin operator allows for joining interleaving XPath expressions, e.g., joining //A//C with //B to evaluate //A//B//C. InterJoin allows for more join alternatives in XML query plans. We propose several physical implementations for InterJoin, including a technique to exploit spatial indexes on the inputs. We give analytic cost models for the implementations so they can be costed in an existing XML query optimizer. Experiments on real and synthetic XML data show significant speed-ups of up to 200% using InterJoin, and speed-ups of up to 400% using our materialized views
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle