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I/O-Efficient Bundled Range Aggregation

机译：具有I / O效率的捆绑范围聚合

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This paper studies bundled range aggregation, which is conceptually equivalent to running a range aggregate query separately on multiple datasets, returning the query result on each dataset. In particular, the queried datasets can be arbitrarily chosen from a large number (hundreds or even thousands) of candidate datasets. The challenge is to minimize the query cost no matter how many and which datasets are selected. We propose a fully-dynamic data structure called aggregate bundled B-tree (aBB-tree) to settle bundled range aggregation. Specifically, the aBB-tree requires linear space, answers any query in (O(log _B N)) I/Os, and can be updated in (O(log _B N)) I/Os (where (N) is the total size of all the candidate datasets, and (B) the disk page size), under the circumstances where the number of datasets is (O(B)) . The practical efficiency of our technique is demonstrated with extensive experiments.
机译：本文研究捆绑范围聚合，从概念上讲等效于对多个数据集分别运行范围聚合查询，并在每个数据集上返回查询结果。特别是，可以从大量（数百甚至数千个）候选数据集中任意选择查询的数据集。挑战在于无论选择多少个数据集和最小化的数据集，都将查询成本降至最低。我们提出一种称为聚集捆绑B树（aBB-tree）的全动态数据结构，以解决捆绑范围聚集。具体来说，aBB树需要线性空间，可以在（O（log _B N））I / O中回答任何查询，并且可以在（O（log _B N））I / O中进行更新（其中（N）是总数）在数据集数量为（O（B））的情况下，所有候选数据集的大小，以及（B）磁盘页面大小。广泛的实验证明了我们技术的实际效率。

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