TMS:一種新的海量數據多維選擇Top-k查詢算法

劉顯敏 李建中 高 宏

(哈爾濱工業(yè)大學計算機科學與技術學院 哈爾濱 150001) (xxhan1981@163.com)

TMS:一種新的海量數據多維選擇Top-k查詢算法

劉顯敏 李建中 高 宏

(哈爾濱工業(yè)大學計算機科學與技術學院 哈爾濱 150001) (xxhan1981@163.com)

在許多應用中，Top-k是一種十分重要的查詢類型，它在潛在的巨大數據空間中返回用戶感興趣的少量數據.Top-k查詢通常具有指定的多維選擇條件.分析發(fā)現：現有算法無法有效處理海量數據的多維選擇Top-k查詢.提出了一個基于有序列表的TMS(top-kwith multi-dimensional selection)算法，有效計算海量數據上的具有多維選擇的Top-k結果.TMS算法利用層次化結構的選擇屬性網格對原數據表執(zhí)行水平劃分，每一個分片的元組以面向列的模式存儲，并且度量屬性的列表根據其屬性值降序排列.給定多維選擇條件，TMS算法利用選擇屬性網格確定相關網格單元，有效減少需要讀取的元組數量，提出雙排序方法執(zhí)行多維選擇的漸進評價，并提出有效剪切操作來剪切不滿足多維選擇條件和分數要求的候選元組.實驗結果表明：TMS算法性能優(yōu)于現有算法.

TMS算法;有序列表;選擇屬性網格;漸進選擇評價;剪切操作

在許多應用中，Top-k是一種十分重要的查詢類型，它在潛在的巨大數據空間中返回用戶感興趣的少量數據[1-2].通常，Top-k查詢指定2個組件來反映用戶的查詢興趣：評分函數F和多維選擇P.根據定義的評分函數F，Top-k查詢從滿足P的數據空間中返回k個分數最大的元組.

由于在實際應用的重要性，Top-k查詢已經獲得研究人員的廣泛關注[1].但是，現有的大多數工作都忽略了Top-k查詢的多維選擇，僅僅考慮有效計算全部元組的Top-k結果.當然，研究人員也提出了幾種算法來處理多維選擇Top-k查詢.Bruno等人[3]將Top-kselection查詢映射為范圍查詢，但是該方法實際上是計算多維空間上的k最近鄰查詢，不同于本文討論的多維選擇Top-k查詢.Stupar等人[4]考慮處理基于集合選擇的Top-k查詢，即預先給定需要的元組ID集合，然后計算滿足條件的查詢結果.該方法的要求過于特殊，而且只考慮有一個度量屬性的情況.Dong等人[5]提出ranking cube的方法來處理多維選擇Top-k查詢，該方法將data cube的思想和排序操作結合在一起來有效返回查詢結果，但是該方法假設多維選擇總是涉及到分類屬性，并且在實際應用中構建和維護ranking cube的代價過于昂貴.綜上所述，現有算法在海量數據上無法有效計算一般情況的多維選擇Top-k查詢.

本文提出一個新的基于有序列表的算法TMS(top-kwith multi-dimensional selection)來有效處理海量數據多維選擇Top-k查詢.該算法利用層次結構的選擇屬性網格對數據表進行水平劃分，并且存儲為面向列模式.TMS算法對度量屬性對應的度量列表分片按照其屬性值降序排列，保持選擇屬性對應的選擇列表分片的原有順序.給定多維選擇，TMS算法根據網格結構快速確定相關的網格信息.在讀取度量列表分片的元組時，本文提出雙排序方法漸進地執(zhí)行多維選擇評價，從而減少了查詢處理涉及到的IO費用.本文提出分數剪切操作和多維選擇剪切操作，盡早丟棄那些不滿足分數要求或者多維選擇條件的候選元組.本文提出分數剪切的數學分析，來獲得優(yōu)化的剪切效果.本文的實驗結果表明，和現有方法相比，TMS算法可以獲得較大的性能優(yōu)勢.

本文的主要貢獻有4點：

1) 提出一個新的基于有序列表的TMS算法，該算法利用選擇屬性網格來有效處理海量數據上多維選擇Top-k查詢；

2) 提出基于雙排序的方法來有效執(zhí)行漸進選擇評價；

3) 提出有效的分數剪切和選擇剪切操作，提出分數剪切操作的理論分析來獲得優(yōu)化剪切效果；

4) 實驗結果表明：TMS算法與現有方法相比具有較大的性能優(yōu)勢.

1 預備知識

1.1 問題定義

多維選擇Top-k查詢：給定表T、多維選擇P和評分函數F，多維選擇Top-k查詢在TP(T中滿足P的元組集合)中返回一個k子集R，使得?t1∈R，?t2∈TP-R，F(t1)≥F(t2).

典型的多維選擇Top-k查詢SQL語句如下所示：

select * fromTwherel1≤S1≤u1andl2≤S2≤u2and… andld≤Sd≤udorder byw1×A1+w2×A2+…+wm×Amlimitk.

其中，lj和uj分別表示P在選擇屬性Sj指定的下界和上界.本文經常用到的符號如表1所示：

Table 1 The Symbol Notation

我們給出本文用到的位置索引的定義.

定義1. 給定表T，元組t∈T的位置索引是a，如果t是T的第a個元組.

我們用T(a)來表示表T中位置索引為a的元組，用T[a,…,b]表示位置索引大于等于a且小于等于b的元組集合，用T[a,…,b].Ai表示T[a,…,b]中元組的屬性Ai的集合.

1.2 傳統(tǒng)的有序列表Top-k查詢算法

自從Fagin等人[6]的先驅性工作，利用有序列表來處理Top-k查詢已經成為研究人員自然的選擇[7-10].我們先介紹在不考慮多維選擇情況下的有序列表Top-k查詢算法.由于其較好的性能，本文采用LARA算法[7]為例來討論有序列表Top-k算法.

由于LARA算法沒有考慮多維選擇的問題，下面我們提供2種方法來對其進行擴展.

1) 類樹索引.一種直觀的想法是以元組位置索引為鍵值在選擇屬性上構建類樹索引.在LARA算法執(zhí)行時，對于當前一輪獲得的度量列文件ALi元組(pi,ai)，根據類樹索引和pi的值來判斷元組T(pi)是否符合P，如果符合，那么對于該元組的處理類似于傳統(tǒng)LARA算法，否則直接丟棄該元組，然后繼續(xù)讀取該列文件，直到獲得一個滿足條件的元組或文件遍歷完畢.類樹索引的問題在于，由于度量列文件ALi是根據屬性值降序排列的，每次索引判斷可能引起一個磁盤隨機seek操作，在海量數據上執(zhí)行時，這必然引起較多的大范圍隨機IO操作，嚴重影響算法的效率.因此，本文不再討論這種方法.

下面我們擴展現有的LARA算法來處理多維選擇.假設選擇屬性也存儲為列文件形式，S1,S2,…,SD存儲為選擇列表集合{SL1,SL2,…,SLD}，每個選擇列表SLj(1≤j≤D)的模式為SLj(PI,Sj)，其中Sj表示元組在對應選擇屬性的值，注意，這里的SLj的元組根據Sj的值升序排列，并在SLj.Sj上構建B+樹.

2) 批量方法LBE(LARA with batch evalua-tion).該方法采用批量方法來處理多維選擇.對讀取度量列表之前，LBE算法先利用構建的B+樹對SL1,SL2,…,SLd依次執(zhí)行范圍掃描操作，來獲得滿足多維選擇的位向量B.?t=T(pi)，如果t滿足P，那么位向量B的第pi位置為1，否則位向量B的第pi位置為0.接下來，LBE算法對度量列表執(zhí)行元組讀取操作，對于當前獲得的ALi元組(pi,ai)，LBE算法利用B的第pi位判斷該元組是否符合P，如果滿足條件則對該元組的處理類似于LARA算法，否則直接丟棄該元組，繼續(xù)讀取該度量列表，直到獲得一個滿足條件的元組.

2 有序列表Top-k算法的性能分析

為方便分析，我們假設表T的屬性均勻獨立分布.

在海量數據上，表T維護大量元組，并且用戶提交的查詢通常只涉及一小部分元組，n的值較大而SLT的值較小.根據以上的描述，LBE算法存在3個問題：

1) LBE算法需要從SLj(1≤j≤d)中讀取n×SLTj個元組；

3) LBE算法需要維護一個n-bit的位向量，在海量數據上該位向量需要占據較多的內存空間.針對存在的問題，我們提出新的TMS算法有效處理海量數據多維選擇Top-k查詢.

3 TMS算法

3.1 算法概述

多維選擇P實際給出一個查詢子空間，如果在讀取度量列表ALi(1≤i≤m)時，算法可以快速定位其對應行元組落入該子空間的元組，那么算法就可以較好地處理多維選擇Top-k查詢.本文采用選擇屬性網格來分布表T的元組，將對應網格的元組維護為列存儲形式.基于選擇屬性網格的劃分過程其實是把表T的Ai對應的度量列表ALi(1≤i≤m)劃分為度量列表分片.給定多維選擇條件P，算法可以根據網格結構來確定相關分片，也就確定了相關的度量屬性列表分片.通常，與P相關的度量列表分片集合只是初始度量列表的一部分，從而有效減少讀取不滿足多維選擇的元組的費用.本文還提出基于雙排序的漸進多維選擇評價方法來判斷讀取的度量屬性是否符合P.為進一步減少雙排序方法中需要評價的度量屬性值的數量，本文提出有效的多維選擇剪切操作和分數剪切操作.下面，我們分別介紹TMS算法的基本執(zhí)行過程.

3.2 選擇屬性網格

圖1給出的是D=2和MXH=2的SAL最底層劃分情況，葉節(jié)點的編號表示其在兄弟節(jié)點中的次序.令TSAL(tncode)表示TSAL中編號tncode的節(jié)點.例如，具有編號“0100”的葉節(jié)點是編號“01”的節(jié)點的第1個孩子，而編號為“01”的節(jié)點是根結點的第2個孩子.

Fig. 1 The illustration of cell partitioning in SAL圖1 選擇屬性網格底層劃分

給定樹結構TSAL，TMS算法順序掃描表T，將表T的元組劃分為(2D)MXH組分片，每一組分片維護著其選擇屬性落入對應子空間的元組集合.注意，TMS算法只將元組存儲到TSAL的葉節(jié)點對應的分片，因此，TMS算法只維護表T的水平劃分的單個副本.?t∈T，TMS算法從根節(jié)點TNrt開始，根據元組t的選擇屬性值來決定該元組應當落入哪個子節(jié)點的子空間，令該元組落入根節(jié)點的第(b1b2…bD)2+1個子節(jié)點，其位bj(1≤j≤D)的取值如下定義：

該過程自TSAL的根節(jié)點開始執(zhí)行，直到找到葉節(jié)點TNlf，元組t輸出到TNlf對應的分片.對于每一個元組，TMS算法只需要進行MXH次判斷就可以確定應當放入的分片.我們將葉節(jié)點對應的分片存儲為面向列的格式，其中，度量列表分片和選擇列表分片的模式分別為(PI,Ai,PIptn)和(PI,Sj).這里，PI表示對應元組在表T的位置索引，PIptn表示元組在對度量列表分片中的元組排序前的位置索引.

分片劃分完畢后，TMS算法對每個葉節(jié)點對應的度量列表分片執(zhí)行排序操作，使得度量列表分片的元組根據Ai降序排列，但對選擇列表分片不排序.

3.3 查詢處理

3.3.1 確定相關子空間

在執(zhí)行查詢處理時，TMS算法根據多維選擇P來確定相關的子空間.對于P中任何未出現的選擇屬性Sj，我們通過在P中添加選擇條件minSj≤Sj≤maxSj來擴展.這里，minSj和maxSj分別表示選擇屬性Sj的最小值和最大值.

給定多維選擇P，TMS算法對TSAL執(zhí)行層次遍歷來確定不和P相離的葉節(jié)點.對于獲得的葉節(jié)點TNlf，其處理方式如下：1)TNlf.hcube和P部分相交，TNlf插入到數組AP；2)TNlf.hcube被P包含，TNlf插入到數組AF.這里，AP維護其子空間和P部分相交的葉節(jié)點集合，AF維護其子空間被P包含的葉節(jié)點集合.

給定AP，令NAP表示AP的元素數量，TMS算法獲得d個具有NAP個元素的數組PS1,PS2,…,PSd，其中，PSj(1≤j≤d)維護和Sj對應的相關選擇列表分片，還獲得m個具有NAP個元素的數組PR1,PR2,…,PRm，其中，PRi(1≤i≤m)維護和Ai對應的相關有序度量列表分片.

給定AF，令NAF表示AF的元素數量，TMS算法獲得m個具有NAF個元素的數組FR1,FR2,…,FRm，其中，FRi(1≤i≤m)維護和Ai對應的相關有序度量列表分片.

3.3.2 多維選擇評價

在執(zhí)行過程中，TMS算法需要從PRi和FRi中按照降序順序讀取滿足條件的度量屬性Ai的值.在讀取度量列表分片時，TMS算法漸進地計算當前讀取的元組的多維選擇評價結果.?(pi,ai,piptn)∈PRi[h]，T(pi).Sj的值出現在PSj[h](1≤j≤d)的第piptn個元組中，TMS算法需要讀取PS1[h],PS2[h],…,PSd[h]的第piptn個元組來獲得T(pi)的選擇屬性S1,S2,…,Sd的值，可以判斷T(pi)是否滿足P.如果對獲得的每個來自PRi[h]的元組都根據其piptn的值來跳轉到對應選擇列表分片的指定位置進行多維選擇評價，必然影響查詢處理的效率.本文提出一個基于雙排序的漸進評價方法，盡量采用磁盤順序讀取操作評價來自PRi的元組是否滿足P.

雙排序方法是：在每輪的元組讀取操作中，TMS算法用大小為NAP的最大堆結構PMHi來讀取PRi中當前最大的度量屬性Ai的值，并且在內存中維護一個緩沖區(qū)PBi，令其大小為SZi.TMS算法分別讀取PRi的每個分片的一個元組來填充PMHi，并不斷讀取PMHi的根節(jié)點元組來填充PBi.在填充PBi時，我們并不對來自PRi的元組執(zhí)行多維選擇評價，而是填充操作完成后批量地對PBi的元組執(zhí)行多維選擇評價.

假設PMHi的當前根節(jié)點元組t(PI,Ai,PIptn)∈PRi[h]，將元組t填充到PBi時，執(zhí)行t.PIptn+=OA[h].填充完畢后，TMS算法根據屬性PIptn對PBi執(zhí)行升序排序操作.根據定理1，排序后PBi中來自PRi[h]的元組連續(xù)存儲，而這些元組對應的選擇屬性順序存儲在選擇屬性列表分片PSj[h](1≤j≤d).

定理1. 雙排序方法的第1次排序后，PBi中來自PRi[h] (1≤h≤NAP)的元組連續(xù)存儲，且這些元組對應的選擇屬性Sj(1≤j≤d)順序存儲在選擇列表分片PSj[h].

證明. 給定1≤h1

很明顯，t1.PIptn

證畢.

在第1次排序后，令PBi[bh,…,eh]表示PBi中來自PRi[h]的元組.在評價多維選擇時，TMS算法按照P[S1],P[S2],…,P[Sd]的順序依次對PBi的元組執(zhí)行多維選擇評價，盡量利用對單個文件的順序掃描來提高磁盤處理效率.在評價P[Sj]時，TMS算法從頭開始掃描PBi中的元組，如果bh≤eh，TMS算法根據PBi[bh,…,eh]的PIptn屬性的值，選擇性地獲得選擇列表分片PSj[h]的第PIptn-OA[h]個元組來評價PBi[bh,…,eh]的對應元組的P[Sj]評價結果.在完成對P[S1],P[S2],…,P[Sd]的評價后，TMS算法根據Ai的值對PBi執(zhí)行降序排序，我們就完成對PBi的元組的多維選擇評價.

為返回分片集合FRi當前最大的屬性Ai的值，TMS算法維護大小為NAF的最大堆結構FMHi.初始時，TMS算法讀取FRi的每個分片的一個元組來填充FMHi.

在讀取下一個滿足條件的度量屬性Ai的值時，TMS算法順序讀取PBi直到獲得一個滿足條件的元組t1，比較FMHi的當前根節(jié)點元組t2(假設t2∈FRi[h])，如果t1.Ai≤t2.Ai，TMS算法就獲得t2作為當前輪的度量屬性Ai的值，并讀取FRi[h]的下一個元組填充FMHi，否則TMS算法就獲得t1作為當前輪的度量屬性Ai的值.如果PBi的元組被讀取完畢，TMS算法重新執(zhí)行填充操作.元組讀取操作不斷執(zhí)行，直到返回查詢結果或者相關度量列表分片的元組被遍歷完畢.

下面，我們討論如何確定緩沖區(qū)PBi的大小SZi的優(yōu)化值.根據系統(tǒng)的性能和日常負載，系統(tǒng)首先設置緩沖區(qū)大小的上限MXSIZE，要求SZi≤MXSIZE.

下面，我們估計PDi的值，假設表T的屬性均勻獨立分布，數值選擇屬性的值域是[0, 1].

令DPNOP表示沒有多維選擇情況下TMS算法的掃描深度，令NFh表示分片FRi[h]的元組數量，SELh表示分片PRi[h]對應的子空間和P相交的空間比例，TMS算法在FRi上的掃描深度FDi計算如下：

在其執(zhí)行過程，TMS算法不需要讀取選擇列表分片集合PSj(1≤j≤d)的所有元組，只是選擇性地讀取指定位置的選擇屬性值來給出度量列表的候選元組的多維選擇評價結果.很明顯，需要執(zhí)行多維選擇評價和維護的度量列表候選元組的數量直接影響著TMS算法的性能.下面，我們在算法中提出剪切操作來有效減少需要處理的元組數量.

3.4 剪切操作

3.4.1 多維選擇剪切

給定相關的度量列表分片集合PRi和FRi(1≤i≤m).?t1∈FRi[h]，t1肯定滿足多維選擇P，但是?t2∈PRi[h]，t2可能不滿足P.這部分提出多維選擇剪切策略來盡早丟棄那些不滿足P的度量列表分片的候選元組.

考慮度量列表分片PRi[h](1≤i≤m)，令其對應的選擇屬性子空間和多維選擇P部分相交的子空間是ISTCh，那么多維選擇剪切規(guī)則定義如下：

?t(PI,Ai,PIptn)∈PRi[h]，如果?j(1≤j≤d)，PSj[h](PIptn).Sj不在區(qū)間ISTCh[Sj]內，那么t不滿足多維選擇，其中PSj[h](PIptn).Sj表示文件PSj[h]中位置索引為PIptn的元組的Sj屬性.

本文限制SAL的最大層次MXH，葉節(jié)點維護的選擇屬性子空間無法進一步劃分，多維選擇剪切方法就是在最底層的選擇屬性子空間中丟棄那些不滿足條件的度量列表候選元組.本文采用指數間距前向bloom filter表和指數間距后向bloom filter表來有效實現多維選擇剪切.

定義2. 給定選擇列表分片PSj[h]及其對應的選擇屬性子空間HCh，EFBFTj,h和EBBFTj,h分別表示PSj[h]上的指數間距前向和后向bloom filter表，如果它們滿足條件：1)|EFBFTj,h|=|EBBFTj,h|=lb(HCh[Sj].upp-HCh[Sj].low+1); 2)EFBFTj,h(b)表示在PSj[h].Sj∈[HCh[Sj].low,HCh[Sj].low+2b)的PSj[h]元組上利用屬性PIptn構建的bloom filter，EBBFTj,h(b)表示在PSj[h].Sj∈(HCh[Sj].upp-2b,HCh[Sj].upp)的PSj[h]元組上利用屬性PIptn構建的bloom filter.

我們可以分別將PSj[h]的元組按照選擇屬性Sj的值升序和降序排列，從而有效構建EFBFTj,h和EBBFTj,h.

已知，一個D維子空間SDS有2D個頂點，令該子空間的左下方和右上方的坐標分別是(bl1,bl2,…,blD)和(tr1,tr2,…,trD)，給定子空間SDS的某一坐標為(cod1,cod2,…,codD)的頂點，其編號(b1b2…bD)定義如下：

令SDS(b1b2…bD)表示子空間SDS中具有編號為(b1b2…bD)的頂點，令SDS(b1b2…bD)[j]表示該頂點第j個坐標的值.

Fig. 2 The illustration of selection pruning圖2 選擇剪切操作示例圖

3.4.2 分數剪切

分數剪切操作利用評分函數單調性來剪切候選元組，從而減少多維選擇評價和元組維護的費用.

先考慮一個簡單模型來討論分數剪切，即：查詢不涉及多維選擇，表T的元組數量是n2，并且表T的屬性均勻獨立分布.其中，我們?yōu)槎攘繉傩訟i(1≤i≤m)構建有序列表ALi.當執(zhí)行Top-k查詢時，我們對AL1,AL2,…,ALm執(zhí)行round-robin掃描操作，且掃描深度是sdend=dp(n2,m,k).如圖3所示，分數剪切操作需要確定存在深度exdep(≤sdend)和分數剪切深度spdep，使得ALi[1,…,exdep]有k個候選元組(pii,1,ai,1,ptni,1),(pii,2,ai,2,ptni,2),…,(pii,k,ai,k,ptni,k)滿足存在條件：所有1≤k′≤k和1≤i′≤m(i′≠i)，pii,k′∈πPI(ALi′[1,…,spdep]).

Fig. 3 The illustration of score pruning圖3 分數剪切示例圖

給定exdep和spdep，?t(PI,Ai,PIptn)∈ALi[(exdep+1),…,sdend]，如果對所有1≤i′≤m(i′≠i)，t.PI?πPI(ALi′[1,…,spdep])，算法不需要維護候選元組t.因為，根據評分函數的單調性，T(t.PI)的分數肯定低于在ALi中滿足存在條件的那k個元組的分數.

根據對簡單模型的討論，下面介紹如何在相關的度量列表分片集合上執(zhí)行分數剪切.這里，我們同樣假設度量屬性A1,A2,…,Am均勻獨立分布，需要注意的是，均勻獨立分布假設只是為了計算方便，而并不影響TMS算法的執(zhí)行.

已知，在不考慮多維選擇時，TMS算法的優(yōu)化分數剪切深度是spdepopt，我們需要計算在相關的度量列表分片上的分數剪切深度，換句話說，要獲得spdepopt個滿足多維選擇的Ai屬性的值需要從PRi和FRi分別讀取的元組數量.

在對度量列表分片的掃描過程中，?t1(PI,Ai,PIptn)∈PRi[h]，如果所有1≤i′≤m并且i′≠i，t1.PI∈πPI(PRi′[h][1,…,pnph])，我們稱t1滿足存在條件，?t2∈FRi[h]，如果所有1≤i′≤m并且i′≠i，t2.PI∈πPI(FRi′[h][1,…,pnfh])，我們稱t2滿足存在條件.

令獲得k個滿足條件的元組時PRi[h1](1≤h1≤NAP)和FRi[h2](1≤h2≤NAF)掃描深度分別為edph1和edfh2，pnph1和pnfh2分別表示根據以上方法計算的PRi[h1]和FRi[h2]上的分數剪切深度，分數剪切規(guī)則定義如下：

給定度量列表分片集合PRi和FRi(1≤i≤m)：1)?t1∈PRi[h1][edph1+1,…,NPh1]，如果對于所有1≤i′≤m并且i′≠i，t1.PI?πPI(PRi′[h1][1,…,pnph1])，那么t1可以被剪切； 2)?t2∈FRi[h2][edfh2+1,…,NFh2]，如果對于所有1≤i′≤m并且i′≠i，t2.PI?πPI(FRi′[h2][1,…,pnfh2])，那么t2可以被剪切.

本文采用指數間距bloom filter表來有效實現分數剪切.

定義3. 給定具有n個元素的度量列表Ri(PI,Ai,PIptn)，EGBFTi是Ri上的指數間距bloom filter表，如果它滿足條件：1)|EGBFTi|=lbn；2)EGBFTi(b)表示在Ri[1,…,2b]的PI屬性上構建的bloom filter(1≤b≤lbn).

3.5 處理高維選擇屬性

本節(jié)介紹TMS算法如何處理高維選擇屬性的情況.

給定選擇屬性S1,S2,…,SD，選擇屬性網格SAL的第MXH層的子空間數量是(2D)MXH.如果D的值較大，TMS算法將生成大量的子空間，這也將導致文件系統(tǒng)的較大的維護費用，此外，給定同樣的多維選擇P，較大的D值也將使得TMS算法涉及到較多的相關分片.例如，給定D=12，MXH=3，TMS算法需要維護68 719 476 736個子空間.

在深入研究高維選擇屬性之前，我們先給出2個觀察[5]：

觀察1. 雖然選擇屬性的維度可能較大，但是提交的查詢通常只涉及到較小數量的選擇屬性.

觀察2. 在實際應用中，選擇屬性的查詢頻率通常服從Zipfian分布.

為處理高維選擇屬性，我們限制用來構建單個選擇屬性網格的選擇屬性數量，將S1,S2,…,SD劃分成大小為GS的組，即G1={S1,S2,…,SGS}，G2={SGS+1,SGS+2,…,SGS+GS}，…，GDGS={SD-GS+1,SD-GS+2,…,SD}，并且為每一個組構建選擇屬性網格.在這種情況下，TMS算法將維護數據表T的個副本，但是有效減少了需要維護的總的子空間數量.例如給定GS=3，MXH=3以及D=12，TMS算法只需要維護4個組，并且每個組只需要生成512個子空間.

根據觀察2，如果磁盤空間大小有限，我們甚至可以不需要為每個組都構建選擇屬性網格，而是只選擇具有較高查詢頻率的幾個組.這樣，我們不但可以有效減少需要的磁盤空間，而且還可以滿足絕大多數的查詢需求.例如給定GS=3，z=2以及D=12，只為第1個組構建選擇屬性網格也可以覆蓋87%的查詢.

給定多維選擇P，TMS算法首先計算P和G1，G2，…，GDGS的交.不失一般性，令G1是具有和P最多的公共選擇屬性的組.例如給定G1={S1,S2,S3}，G2={S4,S5,S6}，G3={S7,S8,S9}以及G4={S10,S11,S12}，P={(l1≤S1≤u1) and (l2≤S2≤u2) and (l4≤S4≤u4)}，TMS算法將在G1構建的選擇屬性網格上執(zhí)行.因為P中不包括S3，TMS算法利用{(l1≤S1≤u1)且(l2≤S2≤u2)且(minS3≤S3≤maxS3)}來確定相關子空間集合.當然，此時所有的相關子空間都是和P部分相交.接著，采用如3.3節(jié)和3.4節(jié)的方法來計算Top-k結果.

4 性能評價

4.1 實驗設置

本節(jié)評價算法的性能.我們利用Java語言實現TMS算法，jdk版本為jdk-7u21-windows-x64， 實驗在LENOVO ThinkCentre工作站上執(zhí)行(Intel?CoreTMi7-3770 CPU @ 3.40 GHz (8 CPUs)+32 GB memory+64bit Windows 7).實驗所用的數據集合存儲于Seagate Expansion STBV3000300 (3 TB).實驗比較TMS算法、LBE和ranking cube的性能.實驗不比較文獻[3-4]中的方法，其原因在于，文獻[3]中的方法實際上是計算多維空間上的k最近鄰查詢結果，文獻[4]中的方法則只考慮只有一個數值屬性的查詢，并且要求預先給定需要的元組ID集合，從而文獻[3-4]的方法從本質上不同于本文考慮的問題.對于TMS算法，考慮到文件系統(tǒng)的負載，選擇屬性網格的最大層次設置為3.

我們從不同方面評價TMS算法的性能：元組數量n、結果數量k、涉及到的選擇屬性數量d、涉及到的評價屬性數量m、選擇度s和相關系數p.實驗參數設置如表2所示：

Table 2 Parameter Settings

實驗用來評價具有數值選擇屬性的表的Top-k查詢如下：

select * fromTwherel1≤S1≤u1andl2≤

S2≤u2and … andld≤Sd≤udorder byA1+

A2+…+Amlimitk.

其中，lj和uj分別表示多維選擇在屬性Sj上的上界和下界值.

類似地，實驗用來評價具有類別選擇屬性的表的 Top-k查詢如下：

select * fromTwhereS1=a1andS2=a2

and … andSd=adorder byA1+A2+…+

Amlimitk.

其中，aj是屬性Sj的特定值.當然，在類別選擇屬性上，選擇屬性網格結構不需要劃分整個的數據空間，而是根據不同的屬性組合來對數據表執(zhí)行水平劃分.

4.2 實驗1：結果數量的效果

給定n=10×108，s=0.001，m=3，d=3，p=0，實驗1評價不同結果數量下TMS算法的性能.如圖4(a)所示，TMS算法比LBE算法快2.79倍.隨著需要返回更多的結果數量時，LBE算法的執(zhí)行時間增長較快，從48.956 s增長到68.598 s.相對而言，TMS算法的執(zhí)行時間增長幅度較小，這是由于選擇評價的費用占據了總的執(zhí)行費用的大部分.如圖4(b)所示，LBE算法讀取的元組數量比TMS算法多71.68倍.這里，讀取的元組數量是度量列表中讀取的元組數量和選擇列表中讀取的元組數量之和.剪切操作的效果如圖4(c)和圖4(d)所示，其中，選擇剪切比是被選擇剪切操作丟棄的元組數量和讀取的所有元組數量的比值，分數剪切比是被分數剪切操作丟棄的元組數量和未被選擇剪切操作丟棄的元組數量的比值.由于選擇屬性和度量屬性的獨立分布，這里的分數剪切效果可以反應真實的分數剪切效果.如圖4(c)和圖4(d)所示，選擇剪切操作可以丟棄72%的元組，分數剪切操作可以丟棄70%～77%元組.圖4(d)中虛線表示理論的分數剪切比例.分數剪切的剪切比隨著結果數量的增加而降低，這符合理論分析的結果.

Fig. 4 The effect of result size圖4 結果數量的效果

4.3 實驗2：元組數量的效果

給定k=10，s=0.001，m=3，d=3，p=0，實驗2評價不同元組數量下的TMS算法性能.如圖5(a)所示，TMS算法比LBE算法快3.37倍.如圖5(b)所示，LBE算法的讀取的元組數量比TMS算法多80.99倍.圖5(c)給出選擇剪切比例基本保持在72%；圖5(d)所示的分數剪切比例表示，分數剪切比在65%～78%之間.我們可以看到，隨著元組數量的增加，分數剪切比逐漸增大，這也符合理論分析的結果.

4.4 實驗3：選擇屬性數量的效果

給定n=10×108，k=10，s=0.001，m=3，p=0，實驗3評價不同選擇屬性數量下的TMS算法性能.實驗3假設多維選擇在涉及到的選擇屬性上具有相等的選擇度.在確定相關網格單元時，如果多維選擇中的屬性數量少于構建SAL使用的屬性數量(例如多維選擇不包括Sj屬性，算法在多維選擇條件上增加minSj≤Sj≤maxSj)，否則，算法直接忽略選擇條件上多余的選擇屬性.需要注意的是，這只是在確定相關網格單元，不影響算法的正確執(zhí)行.如圖6(a)所示，TMS算法比LBE算法快1.72倍.我們看到TMS算法的執(zhí)行時間隨著選擇屬性增大而迅速增長，給定選擇度，更多的選擇屬性使得每個選擇屬性上的選擇度增大，從而增加了涉及到的網格單元的數量.如圖6(b)所示，LBE算法讀取的元組數量比TMS算法多97.89倍.如圖6(c)所示，多維選擇涉及到更多的網格單元也使得選擇剪切比例的下降.由于選擇屬性和度量屬性的獨立性，如圖6(d)所示，當選擇屬性數量增大時，分數剪切比表現出增長趨勢，但是真實剪切比仍然沒有達到理論剪切比.

Fig. 5 The effect of tuple number圖5 元組數量的效果

Fig. 6 The effect of selection attribute size圖6 選擇屬性數量的效果

4.5 實驗4：度量屬性數量的效果

給定n=10×108，k=10，s=0.001，d=3，p=0，實驗4評價不同度量屬性數量下的TMS算法性能.如圖7(a)所示，TMS算法比LBE算法快3.98倍.隨著涉及到的度量屬性數量的增加，2個算法的執(zhí)行時間都快速增長.如圖7(b)所示，LBE算法讀取的元組數量比TMS算法多137.96倍.根據計算公式dp(n,m,k)，TMS算法的掃描深度與度量屬性數量成指數關系，這也解釋了TMS算法的讀取的元組數量的快速增長.選擇剪切操作的效果如圖7(c)所示，其剪切比例基本保持在72%.根據3.4.2節(jié)的分析，更多的度量屬性使得分數剪切比例下降，如圖7(d)所示，實驗結果符合理論分析結果.

Fig. 7 The effect of ranking attribute size圖7 度量屬性數量的效果

4.6 實驗5：選擇度的效果

給定n=10×108，k=10，m=3，d=3，p=0，實驗5評價不同選擇度下的TMS算法性能.如圖7(a)所示，TMS算法比LBE算法快5.88倍.當選擇度增大時，LBE算法的執(zhí)行時間首先下降，然后逐漸增加.這是由于，當選擇度較小時，評價多維選擇條件的費用較小，而讀取有序度量列表的費用則較大，反之亦然.因此，圖8(a)中的LBE算法的變化趨勢是這2個因素的整合結果.當然，當選擇度較大時，TMS算法涉及到更多的網格單元，從而增加了TMS算法的執(zhí)行費用.如圖8(b)所示，LBE算法讀取的元組數量比TMS算法多72.11倍，并且讀取元組數量的變化趨勢類似于圖8(a)的變化趨勢.如圖8(c)所示，更大的選擇度使得查詢涉及到更多的網格單元，從而減少了選擇剪切比例.如圖8(d)所示，分數剪切比首先增加，然后下降.這是由于，更大的選擇度使得更多的元組滿足查詢條件，根據3.4.2節(jié)的分析，更多的元組滿足查詢條件也使得分數剪切比例增加，這解釋了s=10-5到s=10-3的變化趨勢，但是，隨著選擇度進一步提高，相關的網格單元的數量也增長較快，分配到每個單元的剪切深度就相應減少，采用EGBFT元組執(zhí)行分數剪切操作使得剪切深度擴展到2的最小的指數間距上界，從而降低分數剪切比例.

4.7 實驗6：相關系數的效果

給定n=10×108，k=10，s=0.001，m=3，d=3，實驗6評價不同相關系數下的TMS算法性能.如圖9(a)所示，平均來看，TMS算法比LBE算法快3.99倍.很明顯，隨著相關系數的增大，2個算法的執(zhí)行時間都下降，但是下降的速率不同，這取決于不同算法的執(zhí)行方法.如圖9(b)所示，LBE算法讀取的元組數量比TMS算法多73.22倍.如圖9(c)所示，選擇剪切比例基本維持在72%.從圖9(d)看到，隨著相關系數從負值增大到正值，分數剪切的比例迅速增大，從不到10%增長到接近80%.

Fig. 8 The effect of selectivity圖8 選擇度的效果

Fig. 9 The effect of correlation圖9 屬性相關的效果

4.8 實驗7：和ranking cube的比較

給定n=10×108，d=3，m=3，p=0，實驗7比較在不同結果數量下的TMS算法和ranking cube算法的性能.在實驗7中，選擇屬性是類別類型的，并且每個選擇屬性的基數設置為8，那么滿足多維選擇條件的元組比例是1512.在ranking cube的每個單元中，元組根據基于幾何的劃分來進行組織，我們?yōu)槊總€度量屬性的值域設置8個等長的桶.為提供ranking cube的優(yōu)化性能，我們只保留每個元組的查詢處理需要的屬性.如圖10(a)所示，ranking cube比TMS算法快4倍.圖10(b)解釋了ranking cube的執(zhí)行時間的優(yōu)勢的原因，該算法的IO費用比TMS算法少了一個數量級.圖10(c)給出了需要執(zhí)行多維選擇評價的元組數量，我們看到，該數值隨著結果數量的增加而增大.由于在類別選擇屬性上，相關的元組都滿足多維選擇，所以實驗7不提供多維選擇剪切的結果.如圖10(d)所示，雖然隨著結果數量的增加其剪切比例降低，TMS算法的分數剪切可以丟棄超過82%的候選元組.

Fig. 10 The comparison with ranking cube圖10 和ranking cube的比較

5 相關工作

作為多個領域中一種重要的數據操作，Top-k查詢得到了研究人員的廣泛關注[1].在海量數據環(huán)境中，Fagin等人[6]提出NRA算法來處理只支持順序讀的Top-k查詢.研究人員也提出一系列對于NRA算法的改進，包括LARA算法[7]、TBB算法[8]和TKEP[9]等.研究人員還提出利用索引結構[11-13]或者視圖[14-15]來處理Top-k查詢.但是，大多數的現有方法都沒考慮多維選擇Top-k查詢問題.

Bruno等人[3]把Top-k查詢轉換為數據庫上的范圍查詢，從而可以利用現有數據庫技術來直接回答Top-k查詢，該方法實際上執(zhí)行的是kNN查詢，不同于本文考慮的多維選擇查詢.Stupar等人[4]考慮處理基于集合選擇的Top-k查詢，即預先給定需要的元組ID集合，然后計算滿足條件的查詢結果.但是，該方式只考慮一個數值屬性的情況，而且基于集合的選擇條件也過于特殊.Dong等人[5]考慮具有類別選擇屬性和數值度量屬性的多維選擇Top-k查詢，在選擇屬性上構建ranking cube來分布元組，每個單元內的元組采用基于幾何信息劃分方式組織成不同基本塊.查詢處理階段，算法從最可能包括查詢結果的基本塊開始掃描，從而快速計算查詢結果.但是，ranking cube方法只能處理類別選擇屬性，無法處理一般情況下(數值選擇屬性)的多維選擇Top-k查詢.

6 結 論

本文分析發(fā)現，現有方法無法有效處理海量數據上多維選擇Top-k查詢.因此，本文提出一個新的基于有序列表的TMS算法，該算法利用層次化的選擇屬性網格來對數據執(zhí)行水平劃分，并且每個網格單元對應的分片按列模式存儲.給定多維選擇，TMS算法首先確定相關的網格單元，這有效減少了需要讀取的元組數量.TMS算法利用雙排序方法來漸進評價度量列表分片元組的多維選擇結果，并提出有效的選擇剪切和分數剪切操作來進一步減少需要處理的元組數量.本文實驗表示TMS算法比現有算法具有較大的優(yōu)勢.

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[4]Stupar A, Michel S. Being picky: Processing top-kqueries with set-defined selections[C]Proc of the 21st ACM Int Conf on Information and Knowledge Management. New York: ACM, 2012: 912-921

[5]Dong Xin, Han Jiawei, Cheng Hong, et al. Answering top-kqueries with multi-dimensional selections: The ranking cube approach[C]Proc of the 32nd Int Conf on Very Large Data Bases. New York: ACM, 2006: 463-474

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Han Xixian, born in 1981. PhD, associate professor. His main research interests include massive data management and data intensive computing.

Liu Xianmin, born in 1984. PhD, lecturer. His main research interests include massive data computing and data quality management.

Li Jianzhong, born in 1950. Professor, PhD supervisor. Fellow member of CCF. His main research interests include data-intensive computing, wireless sensor networks and CPS.

Gao Hong, born in 1966. Professor, PhD supervisor. Her main research interests include data-intensive computing, wireless sensor networks and CPS.

TMS: An Novel Algorithm for Top-kQueries with Multi-Dimensional Selections on Massive Data

Han Xixian, Liu Xianmin, Li Jianzhong, and Gao Hong

(SchoolofComputerScienceandTechnology,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150001)

In many applications, top-kquery is an important operation to return a set of interesting points among potentially huge data space. Usually, a multi-dimensional selection is specified in top-kquery. It is found that the existing algorithms cannot process the query on massive data efficiently. A sorted-list based algorithm TMS (top-kwith multi-dimensional selection) is proposed to process top-kquery with selection condition on massive data efficiently. TMS employs selection attribute lattice (SAL) of hierarchical structure to distribute tuples and obtains a horizontal partitioning of the table. Each partition is stored in column-oriented model and the lists of ranking attributes are arranged in descending order of attribute values. Given multi-dimensional selection, the relevant lattice cells are determined by SAL and this reduces the number of the retrieved tuples significantly. Double-sorting operation is devised to perform progressive selection evaluation. The efficient pruning is developed to discard the candidates which do not satisfy selection condition or score requirement. The extensive experimental results show that TMS has a significant performance advantage over the existing algorithms.

top-kwith multi-dimensional selection (TMS) algorithm; sorted list; selection attribute lattice (SAL); progressive selection evaluation; pruning

2015-06-30；

2015-10-29

國家“九七三”重點基礎研究發(fā)展計劃基金項目(2012CB316200)；國家自然科學基金項目(61502121,61402130,61272046,61190115,61173022,61033015)；山東省自然科學基金項目(ZR2013FQ028)；山東省科技重大專項基金項目(2015ZDXX0210B02) This work was supported by the National Basic Research Program of China (973 Program) (2012CB316200), the National Natural Science Foundation of China (61502121, 61402130, 61272046, 61190115, 61173022, 61033015), the Natural Science Foundation of Shandong Province of China (ZR2013FQ028), and the Major Projects of Science and Technology of Shandong Province (2015ZDXX0210B02).

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