- AutorIn
- Patrick Damme Technische Universität Dresden, Fakultät Informatik, Institut für Systemarchitektur, Professur Datenbanken
- Dirk HabichTechnische Universität Dresden, Fakultät Informatik, Institut für Systemarchitektur, Professur Datenbanken, Germany
- Wolfgang LehnerTechnische Universität Dresden, Fakultät Informatik, Institut für Systemarchitektur, Professur Datenbanken, Germany
- Titel
- A Benchmark Framework for Data Compression Techniques
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-833093
- Konferenz
- Performance Evaluation and Benchmarking: Traditional to Big Data to Internet of Things : 7th TPC Technology Conference, TPCTC 2015. Kohala Coast, 31.08.-04.09.2015
- Quellenangabe
- Performance Evaluation and Benchmarking : Traditional to Big Data to Internet of Things, 7th TPC Technology Conference, TPCTC 2015
Erscheinungsort: Cham
Verlag: Springer
Erscheinungsjahr: 2016
Titel Schriftenreihe: Lecture Notes in Computer Science
Bandnummer Schriftenreihe: 9508
Seiten: 77-93
ISBN: 978-3-319-31408-2 - Erstveröffentlichung
- 2015
- Abstract (EN)
- Lightweight data compression is frequently applied in main memory database systems to improve query performance. The data processed by such systems is highly diverse. Moreover, there is a high number of existing lightweight compression techniques. Therefore, choosing the optimal technique for a given dataset is non-trivial. Existing approaches are based on simple rules, which do not suffice for such a complex decision. In contrast, our vision is a cost-based approach. However, this requires a detailed cost model, which can only be obtained from a systematic benchmarking of many compression algorithms on many different datasets. A naïve benchmark evaluates every algorithm under consideration separately. This yields many redundant steps and is thus inefficient. We propose an efficient and extensible benchmark framework for compression techniques. Given an ensemble of algorithms, it minimizes the overall run time of the evaluation. We experimentally show that our approach outperforms the naïve approach.
- Andere Ausgabe
- Link zum Artikel, der zuerst bei Springer Link erschienen ist
DOI: 10.1007/978-3-319-31409-9_6 - Freie Schlagwörter (DE)
- Leichtgewichtige Datenkompression, Hauptspeicher-Datenbanksysteme, Effizientes Benchmarking
- Freie Schlagwörter (EN)
- Lightweight data compression, Main memory database systems, Efficient benchmarking
- Klassifikation (DDC)
- 004
- Verlag
- Springer, Berlin [u. a.]
- Förder- / Projektangaben
- Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Sachbeihilfen
Leichtgewichtige Kompressionsverfahren zur Optimierung komplexer Datenbankanfragen
(LE-1416/26-1)
ID: 255187874 - Version / Begutachtungsstatus
- angenommene Version / Postprint / Autorenversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-833093
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 03.02.2023
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Englisch
- Lizenz / Rechtehinweis