【摘 要】
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在关系数据库中,函数依赖发现是一种十分重要的数据库分析技术,在知识发现、数据库语义分析、数据质量评估以及数据库设计等领域有着广泛的应用.现有的函数依赖发现算法主要
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2012CB316203);国家自然科学基金项目(61472321,61033007);国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2012AA011004);西北工业大学基础研究基金项目(3102014JSJ0005,3102014JSJ0013)
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在关系数据库中,函数依赖发现是一种十分重要的数据库分析技术,在知识发现、数据库语义分析、数据质量评估以及数据库设计等领域有着广泛的应用.现有的函数依赖发现算法主要针对集中式数据,通常仅适用于数据规模比较小的情况.在大数据背景下,分布式环境函数依赖发现更富有挑战性.提出了一种分布式环境下大数据的函数依赖发现算法,其基本思想是首先在各个节点利用本地数据并行进行函数依赖发现,基于以上发现的结果对函数依赖候选集进行剪枝,然后进一步利用函数依赖的左部(left hand side,LHS)的特征,对函数依赖候选集进行分组,针对每一组候选函数依赖并行执行分布式环境发现算法,最终得到所有函数依赖.对不同分组情况下所能检测的候选函数依赖数量进行了分析,在算法的执行过程中,综合考虑了数据迁移量和负载均衡的问题.在真实的大数据集上的实验表明,提出的检测算法在检测效率方面与已有方法相比有明显的提升.
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