haku: @keyword tietokanta / yhteensä: 77
hakutulos-lista
viite: 4 / 77
« edellinen | seuraava »
Tekijä:Lehtonen, Jonas
Työn nimi:Bulk Indexing on Flash Devices
Tietuekimppujen indeksointi flash-muistilla
Julkaisutyyppi:Diplomityö
Julkaisuvuosi:2014
Sivut:xii + 69      Kieli:   eng
Koulu/Laitos/Osasto:Tietotekniikan laitos
Oppiaine:Tietojenkäsittelytiede   (IL3010)
Valvoja:Soisalon-Soininen, Eljas
Ohjaaja:Saikkonen, Riku
Elektroninen julkaisu: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201406252208
OEVS:
Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje
sulje

Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossa

Oppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa.

Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/

Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.

Kirjautuminen asiakaskoneille

  • Aalto-yliopistolaiset kirjautuvat asiakaskoneille Aalto-tunnuksella ja salasanalla.
  • Muut asiakkaat kirjautuvat asiakaskoneille yhteistunnuksilla.

Opinnäytteen avaaminen

  • Asiakaskoneiden työpöydältä löytyy kuvake:

    Aalto Thesis Database

  • Kuvaketta klikkaamalla pääset hakemaan ja avaamaan etsimäsi opinnäytteen Aaltodoc-tietokannasta. Opinnäytetiedosto löytyy klikkaamalla viitetietojen OEV- tai OEVS-kentän linkkiä.

Opinnäytteen lukeminen

  • Opinnäytettä voi lukea asiakaskoneen ruudulta tai sen voi tulostaa paperille.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi tallentaa muistitikulle tai lähettää sähköpostilla.
  • Opinnäytetiedoston sisältöä ei voi kopioida.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi muokata.

Opinnäytteen tulostus

  • Opinnäytteen voi tulostaa itselleen henkilökohtaiseen opiskelu- ja tutkimuskäyttöön.
  • Aalto-yliopiston opiskelijat ja henkilökunta voivat tulostaa mustavalkotulosteita Oppimiskeskuksen SecurePrint-laitteille, kun tietokoneelle kirjaudutaan omilla Aalto-tunnuksilla. Väritulostus on mahdollista asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Väritulostaminen on maksullista Aalto-yliopiston opiskelijoille ja henkilökunnalle.
  • Ulkopuoliset asiakkaat voivat tulostaa mustavalko- ja väritulosteita Oppimiskeskuksen asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Tulostaminen on maksullista.
Sijainti:P1 Ark Aalto  1717   | Arkisto
Avainsanat:index structures
database
search trees
B-tree
group update
bulk update
group deletion
bulk deletion
group insertion
bulk insertion
interval deletion
range deletion
flash memory
hakemistorakenne
indeksointi
hakupuu
B-puu
kimppupäivitys
kimppupoisto
kimppulisäys
intervallipoisto
tietokanta
avainvälipoisto
flash-muisti
Tiivistelmä (fin):Tietokantasovelluksissa kimppuoperaatiot jotka vaikuttavat useampaan alkioon kerralla ovat yleisiä, ja niitä käytetään tehostamaan tietokannan toimintaa.
Niitä voi käyttää kun data lisätään tietokantaan suuressa erässä (esimerkiksi myyntidata jota päivitetään kerran päivässä)tai osana muita tietokantaoperaatioita.

Kimppuoperaatioita on tutkittu jo vuosikymmeniä, mutta niiden käyttöä flash-muistilla on tutkittu vähemmän.
Flash-muisti on yleistyvä muistiteknologiajota käytetään magneettisten kiintolevyjen sijaan tai niiden rinnalla.
Sen tietokannoille hyödyllisiin ominaisuuksiin kuuluvat mm. nopeat hakuajat ja alhainen sähkönkulutus.
Kuitenkin datan poisto levyltä on työläs operaatio flash-levyillä, mistä johtuen tietorakenteet kannattaa suunnitella erikseen flash-levyille.
Tämä työ tutkii flashin käyttöä tietorakenteissa ja koostaa niistä flashille soveltuvia suunnitteluperiaatteita.
Näitä periaatteita edustaa myös työssä esitetty uusi rakenne, kimppuhakemisto (bulk index).
Kimppuhakemisto on tietorakenne kimppuoperaatioille flash-muistilla, ja sitä verrataan kokeellisesti LA-puuhun (Lazy Adaptive Tree, suom. laiska adaptiivinen puu), joka on suoriutunut hyvin kokeissa flash-muistilla.

Kokeissa käytettiin vaihtelevan kokoisia alkeiskimppuja, eli maksimaalisia joukkoja lisätyssä datassa jotka sijoittuvat kahden olemassaolevan avaimen väliin.
Kimppuhakemisto oli nopeampi kuin LA-puu, ja erityisen paljon nopeampi kimppulisäyksissä pienellä määrällä hyvin suuria tai suurella määrällä hyvin pieniä alkeiskimppuja, tai suurilla kimppulisäyksillä.
Parhaimmillaan se oli yli neljä kertaa nopeampi.
Välihauissa se oli jopa 50 % nopeampi kuin LA-puu, ja parempi suurten välien kanssa.
Välipoistot näytettiin vakioaikaisiksi kimppuhakemistossa.
Tiivistelmä (eng):In database applications, bulk operations which affect multiple records at once are common.
They are performed when operations on single records at a time are not efficient enough.
They can occur in several ways, both by applications naturally having bulk operations (such as a sales database which updates daily) and by applications performing them routinely as part of some other operation.

While bulk operations have been studied for decades, their use with flash memory has been studied less.
Flash memory, an increasingly popular alternative/complement to magnetic hard disks, has far better seek times, low power consumption and other desirable characteristics for database applications.
However, erasing data is a costly operation, which means that designing index structures specifically for flash disks is useful.
This thesis will investigate flash memory on data structures in general, identifying some common design traits, and incorporate those traits into a novel index structure, the bulk index.
The bulk index is an index structure for bulk operations on flash memory, and was experimentally compared to a flash-based index structure that has shown impressive results, the Lazy Adaptive Tree (LA-tree for short).
The bulk insertion experiments were made with varying-sized elementary bulks, i.e. maximal sets of inserted keys that fall between two consecutive keys in the existing data.

The bulk index consistently performed better than the LA-tree, and especially well on bulk insertion experiments with many very small or a few very large elementary bulks, or with large inserted bulks.
It was more than 4 times as fast at best.
On range searches, it performed up to 50 % faster than the LA-tree, performing better on large ranges.
Range deletions were also shown to be constant-time on the bulk index.
ED:2014-08-03
INSSI tietueen numero: 49429
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI