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Efficient computation of subqueries in complex OLAP

机译：复杂OLAP中子查询的高效计算

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Expressing complex OLAP queries involving nested expressions using normal group-by, aggregation, and joins can be extremely difficult. We propose a technique that translates nested query expressions into an algebra extended with a complex OLAP operator. The GMDJ is an operator with a simple and easy to optimize implementation that is particularly useful for OLAP computations because the size of intermediate results is bound by the size of the base-value argument relation. We show that all SQL subqueries can be expressed in the algebra using GMDJs. This not only makes it easy to integrate subqueries into any query engine that supports GMDJs, but also gives access to a broad range of OLAP optimization strategies for evaluating subqueries. We discuss the coalescing of GMDJs and the completion of tuples, two GMDJ optimizations that are particularly relevant to subquery processing. Our experimental results demonstrate the validity and efficiency of our approach for computing subquery expressions.
机译：使用常规的分组依据，聚合和联接来表达涉及嵌套表达式的复杂OLAP查询可能非常困难。我们提出了一种将嵌套查询表达式转换为使用复杂OLAP运算符扩展的代数的技术。 GMDJ是具有简单且易于优化的实现的运算符，该实现对OLAP计算特别有用，因为中间结果的大小受基值参数关系的大小限制。我们证明了使用GMDJ可以在代数中表达所有SQL子查询。这不仅可以轻松地将子查询集成到支持GMDJ的任何查询引擎中，还可以访问用于评估子查询的各种OLAP优化策略。我们讨论了GMDJ的合并和元组的完成，这两个GMDJ优化与子查询处理特别相关。我们的实验结果证明了我们的方法用于计算子查询表达式的有效性和效率。

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