Top-k parallel and pipe join

Ranking queries, also known as top-k queries, produce “top-k” results. Efficiently processing top-k queries is crucial in systems using interaction, since the user needs are based solely on the best results. Typically, for achieving most efficient processing, particular emphasis has to be placed on join algorithms and their optimality. Currently, ranking queries find a significant application in many domains such as the Web, multimedia search and distributed systems; and have shown a great impact on performance. In the given research this perspective was promoted to the context of web services. The purpose of this study was to examine the prospect of expansion of the top-k queries on n services and apply series of execution strategies to reach the ordered results. Two main execution strategies were analyzed. First a strategy that minimizes the access cost, following parallel and pipe join algorithm, producing any-k combinations. Secondly, a strategy that reflects on the scores explicitly and guarantees a top-k tuples being fetched. Similarly like in the first strategy a combination of parallel and pipe join algorithm is followed. Considering the novelty of this research field, the top-k parallel and pipe join constitute a sound, fit for purpose solution.

Query classifica, noto anche come top-k query, producono "top-k" risultati.Efficiente elaborazione di top-k query è di importanza fondamentale nei sistemi con interazioni, dal momento che i bisogni degli utenti si basano esclusivamente su i migliori risultati. Tipicamente, per ottenere il trattamento più efficace, particolare attenzione deve essere immessa sul unirsi algoritmi e la loro ottimalità. Attualmente, le query classifica trova una significativa applicazione in molti campi come la ricerca Web, multimedia e sistemi distribuiti, e hanno dimostrato un grande impatto sulle prestazioni. Nella ricerca data, questa prospettiva è stata promossa al contesto di servizi web.Lo scopo di questo studio era di esaminare la prospettiva di espansione del top-k query sui servizi n ed applicare serie di strategie di esecuzione per raggiungere i risultati ordinati. Due strategie principale di esecuzione sono stati analizzati. In primo luogo è una strategia che minimizza il costo di accesso, seguendo in parallelo e tubo unirsi algoritmo, produrre alcun-k combinazioni. In secondo luogo,una strategia che riflette sui punteggi in modo esplicito e garantisce un top-k tuplefase di recupero. Allo stesso modo come nella prima strategia di una combinazione di parallelo e tubo algoritmo di join è seguita. Considerando la novità di questo campo di ricerca, in alto a k parallela e pipe unirsi costituiscono un suono, adatto per lo scopo della soluzione.