Esimation of selection and join selectivities using regression analysis
Regresyon analizi ile ilişkisel veri tabanlarında seçma ve birleştirme seçicileklerinin öngörüsü
- Tez No: 68790
- Danışmanlar: DR. AHMET COŞAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Birleştirme seçiciliği, Seçme seçiciliği, Ara ilişki Büyüklüğü, Regresyon Analizi. iv, Regresyon analizi, Seçicilik, Veri tabanı, Regression analysis, Selectivity, Database
- Yıl: 1997
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
öz MAJED ABUSAFIYA Y.L., BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ Danışman : Dr. Ahmet COŞAR Temmuz 1997, 84 sayfa Bu tez ile birleştirme ve seçme (basit/karmaşık) seçicililikler regresyon analizi ve en küçük kareler yöntemleriyle bulunmaktadır. Gerçek veriler bullamlerak veri dağılımına ve bağıntılarına bir polinom ile yaklaşım yapılmaktadır. Bu yöntemle elde edilen pohnom üzerinde hesap yapılarak anınela ve doğru seçicilik öngörüsü yapılabilmekler hiç bir fazladan disk erişimi, hafıza kullanımı ye CPU kullanın bulunmaktadır, coenşş bir deneysel çalışmanın sonuçlar sunulmamıştır. Bu yöntem veri ulaşımı yoğunluklu veri tabanı ve bilgi sistemleri için en uygundur. Yaklaşım polinomın en az çaba harcayarak bulunduğu ve hesaplanması kolay olduğu bu yöntem orta veya periyodik güncellemelerin olduğu ortamlar için son derece iyi sonuçlar verecektir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT ESTIMATION OF JOIN AND SELECTION SELECTIVITIES USING REGRESSION ANALYSIS MAJED ABUSAFIYA M.S., Department of Computer Engineering Supervisor: Dr. Ahmet Coşar July 1997, 84 pages in this thesis we will present an estimation method for the join and (simple/complex) selection selectivities using regression analysis and least square criterion. An approximating polynomial representing the underlying data distribution and dependency is derived from the actual data. This method provides an ınstant and accurate selectivity estimation by performing an evaluation of the polynomial, with no run-time overheads in page faults and space, and with negligible CPU overhead. The results of a comprehensive experimental work are also reported. This method seems ideal for retrieval- intensive database and information systems. Since the overheads involved in deriving the approximating polynomial are fairly moderate, this method is extremely competent method when moderate ör periodical updates are present. Keyvvords: join selectivity, selection selectivity, intermediate relations size, regression analysis. iii
Benzer Tezler
- Dağıtık veri tabanlarında sorgu optimizasyonu
Query optimization of distributed database systems
BANU TEZEL
- Design and implement of an object-oriented query language MOODSQL and its optimizer
Nesneye yönelik bir sorgulama dili, MOODSQL ve onun en iyileştiricinin tasarımı ve gerçekleştirilmesi
ÇETİN ERTAN ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1993
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASUMAN DOĞAÇ
- A Model for shaft location selection and ground control approach to shaft design
Başlık çevirisi yok
NADER AGHAİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1991
Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. ERDAL ÜNAL
- Neuro sliding mode control of robotic manipulators
Yapay sinir ağları kayma kipli robot denetimi
MELİKŞAH ERTUĞRUL
Doktora
İngilizce
1999
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKYAY KAYNAK
- Hayvan ıslahında blup yöntemi ve farklı blup uygulamaları
Blup method and its application in animal breeding
HASİBE ÖZ BÜYÜKKUTLU
