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9783031007231 - Similarity Joins in Relational Database Systems (Synthesis Lectures on Data Management) von Augsten, Nikolaus; Bohlen, Michael (23 Ergebnisse)
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing AG, CH, 2013
ISBN 10: 3031007239 ISBN 13: 9783031007231
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SIMILARITY JOINS IN RELATIONAL DATABASE
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Similarity Joins in Relational Database Systems
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Morgan & Claypool|Springer, 2013
ISBN 10: 3031007239 ISBN 13: 9783031007231
Zustand: New. State-of-the-art database systems manage and process a variety of complex objects, including strings and trees. For such objects equality comparisons are often not meaningful and must be replaced by similarity comparisons. This book describes the concepts a.
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Similarity Joins in Relational Database Systems
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - State-of-the-art database systems manage and process a variety of complex objects, including strings and trees. For such objects equality comparisons are often not meaningful and must be replaced by similarity comparisons. This book describes the concepts and techniques to incorporate similarity into database systems. We start out by discussing the properties of strings and trees, and identify the edit distance as the de facto standard for comparing complex objects. Since the edit distance is computationally expensive, token-based distances have been introduced to speed up edit distance computations. The basic idea is to decompose complex objects into sets of tokens that can be compared efficiently. Token-based distances are used to compute an approximation of the edit distance and prune expensive edit distance calculations. A key observation when computing similarity joins is that many of the object pairs, for which the similarity is computed, are very different from each other. Filters exploit this property to improve the performance of similarity joins. A filter preprocesses the input data sets and produces a set of candidate pairs. The distance function is evaluated on the candidate pairs only. We describe the essential query processing techniques for filters based on lower and upper bounds. For token equality joins we describe prefix, size, positional and partitioning filters, which can be used to avoid the computation of small intersections that are not needed since the similarity would be too low.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Similarity Joins in Relational Database Systems | Nikolaus Augsten (u. a.) | Taschenbuch | Synthesis Lectures on Data Management | xvii | Englisch | 2013 | Springer | EAN 9783031007231 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Similarity Joins in Relational Database Systems
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing AG, CH, 2013
ISBN 10: 3031007239 ISBN 13: 9783031007231
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Similarity Joins in Relational Database Systems
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Nature New York Inc, 2013
ISBN 10: 3031007239 ISBN 13: 9783031007231
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Similarity Joins in Relational Database Systems (Synthesis Lectures on Data Management)
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Similarity Joins in Relational Database Systems
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing Nov 2013, 2013
ISBN 10: 3031007239 ISBN 13: 9783031007231
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -State-of-the-art database systems manage and process a variety of complex objects, including strings and trees. For such objects equality comparisons are often not meaningful and must be replaced by similarity comparisons. This book describes the concepts and techniques to incorporate similarity into database systems. We start out by discussing the properties of strings and trees, and identify the edit distance as the de facto standard for comparing complex objects. Since the edit distance is computationally expensive, token-based distances have been introduced to speed up edit distance computations. The basic idea is to decompose complex objects into sets of tokens that can be compared efficiently. Token-based distances are used to compute an approximation of the edit distance and prune expensive edit distance calculations. A key observation when computing similarity joins is that many of the object pairs, for which the similarity is computed, are very different from each other. Filters exploit this property to improve the performance of similarity joins. A filter preprocesses the input data sets and produces a set of candidate pairs. The distance function is evaluated on the candidate pairs only. We describe the essential query processing techniques for filters based on lower and upper bounds. For token equality joins we describe prefix, size, positional and partitioning filters, which can be used to avoid the computation of small intersections that are not needed since the similarity would be too low. 128 pp. Englisch.
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Similarity Joins in Relational Database Systems (Synthesis Lectures on Data Management)
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Similarity Joins in Relational Database Systems
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer Nov 2013, 2013
ISBN 10: 3031007239 ISBN 13: 9783031007231
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -State-of-the-art database systems manage and process a variety of complex objects, including strings and trees. For such objects equality comparisons are often not meaningful and must be replaced by similarity comparisons. This book describes the concepts and techniques to incorporate similarity into database systems. We start out by discussing the properties of strings and trees, and identify the edit distance as the de facto standard for comparing complex objects. Since the edit distance is computationally expensive, token-based distances have been introduced to speed up edit distance computations. The basic idea is to decompose complex objects into sets of tokens that can be compared efficiently. Token-based distances are used to compute an approximation of the edit distance and prune expensive edit distance calculations. A key observation when computing similarity joins is that many of the object pairs, for which the similarity is computed, are very different from each other. Filters exploit this property to improve the performance of similarity joins. A filter preprocesses the input data sets and produces a set of candidate pairs. The distance function is evaluated on the candidate pairs only. We describe the essential query processing techniques for filters based on lower and upper bounds. For token equality joins we describe prefix, size, positional and partitioning filters, which can be used to avoid the computation of small intersections that are not needed since the similarity would be too low.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 128 pp. Englisch.
