【摘 要】
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伴随着新型互联网应用中对数据统计、分析需求的增大,分组、聚合已经成为数据分析应用中出现频率最多的请求之一.本文就类OLAP（on-line transaction processing）应用中常见的Ag
【机 构】
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华东师范大学计算机科学与软件工程学院
【基金项目】
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上海市青年科技英才扬帆计划（17YF1427800）
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伴随着新型互联网应用中对数据统计、分析需求的增大,分组、聚合已经成为数据分析应用中出现频率最多的请求之一.本文就类OLAP（on-line transaction processing）应用中常见的Aggregation、GroupBy原理进行了分析.针对一般事务型数据库采用排序分组的缺点,提出了两种Hash分组聚合的具体实现方案,并提出一种利用统计信息动态决策Hash桶数、Hash分组聚合方案的策略.根据分布式数据库多副本的特点,本文又提出了一种Hash分组聚合节点级的并行方案.最后,在开源数据库Oce
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