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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

Workload-Optimal Histograms on Streams

verfasst von : S. Muthukrishnan, M. Strauss, X. Zheng

Erschienen in: Algorithms – ESA 2005

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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A histogram is a piecewise-constant approximation of an observed data distribution. A histogram is used as a small-space, approximate synopsis of the underlying data distribution, which is often too large to be stored precisely. Histograms have found many applications in database management systems, perhaps most commonly for query selectivity estimation in query optimizers [1], but have also found applications in approximate query answering [2], load balancing in parallel join execution [3], mining time-series data [4], partition-based temporal join execution, query pro.ling for user feedback, etc. Ioannidis has a nice overview of the history of histograms, their applications, and their use in commercial DBMSs [5]. Also, Poosala’s thesis provides a systematic treatment of different types of histograms [3].

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Metadaten
Titel
Workload-Optimal Histograms on Streams
verfasst von
S. Muthukrishnan
M. Strauss
X. Zheng
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11561071_65