Maximizing Bigdata Retrieval: Block as a Value for NoSQL over SQL
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents NoSQL Over SQL Block as a Value Database (NOSD), a system that speeds up data retrieval time and availability in very large relational databases. NOSD proposes a Block as a Value model (BaaV). Unlike a relational database model where a relation is$R(K,\ A_{1},\ A_{2},\ \ldots A_{n})$, with a key attribute$K$and a set of attributes of the relation:$A_{1}, A_{2}, \ldots A_{n}$, BaaV represents a relation$R(K, r_{1}, r_{2}, \ldots r_{n})$with a key attribute$K$and a set of$n$relations called blocks. Each$r$contains a set of its own attributes denoted as$r(k,\ a_{1},\ a_{2},\ldots a_{n})$with a key attribute$k$and a set of$n$attributes. The relations$r_{1}, r_{2}, \ldots r_{n}$in$R$are related through foreign key relationships to a super relation$R$with primary key$K$. The BaaV model is then denoted in a keyed block format$R\{K,\ B\}$, where$K$is a key to a block of values$B$of partial relations implemented on NoSQL databases and replicating existing large relational database systems. As opposed to conventional systems such as Zidian, Google's Spanner, SparkSQL and Simple Buttom-Up (SBU) which implement SQL over NoSQL and replicate data into different nodes, NOSD implements NoSQL over SQL and uses Lucene functionality on NoSQL to enhance data retrieval costs. Experimenting with our proposed model, we demonstrated the performance of NOSD under the following conditions to prove its novelty (a) scan free queries, and (b) bounded queries on NoSQL databases. We showed that NOSD (a) performs excellently than ordinary relational databases (b) guarantees no scans for no scan queries (c) allows parallelization in query execution, and (d) can be deployed into existing SQL databases with guaranteed horizontal scalability, data retention and accurate autonomous data replication. Using existing benchmark systems, we demonstrated that NOSD outperforms existing SQL databases, SQL over NoSQL systems and is novel in ensuring that existing large SQL database systems utilize the functionalities of NoSQL databases without data loss.$A_{1}, A_{2}, \ldots A_{n}$
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».