Adaptive Indexing for Complex Data

Abstract

As data continues to grow in both volume and complexity, especially in the context of multidimensional datasets, traditional indexing methods often fail to offer efficient solutions for large-scale data exploration. Constructing an index upfront can be costly and inefficient, particularly when query volumes are low or have unpredictable patterns. Adaptive indexing addresses this challenge by dynamically building and optimizing an index incrementally, following the query workload. This approach ensures that the indexing structure evolves to meet the specific needs of the queries being executed, reducing the cumulative cost of index construction and usage. It proves particularly advantageous in environments where query workloads are small or skewed. By building an index only on relevant data, adaptive indexing offers an efficient, flexible solution for accelerating exploratory search operations without the high cost of constructing and maintaining a pre-built index. This is especially beneficial for data analysis tasks, where the goal is to query large, multidimensional datasets stored in main memory efficiently. Adaptive indexing has shown success for single-attribute or simpler data models; however, it encounters challenges when applied to complex spatial data objects and multidimensional range queries. Existing methods for multidimensional adaptive indexing partition space into orthotopes (hyperrectangular units), but this approach is highly ineffective in high-dimensional spaces. To address this limitation, we propose an alternative method for adaptive high-dimensional indexing that partitions the space around query centers into units defined by hyperspheres, leveraging previously computed distances, with the query centers serving as vantage points. Several adaptive indexing techniques have been developed for multidimensional range queries, each with its own strengths and weaknesses. There is a lack of comparative studies that evaluates these methods under diverse conditions, including different data types, distributions, sizes, and workload patterns. To fill this gap, we have developed a comprehensive benchmark to rigorously evaluate the performance, strengths, and weaknesses of existing multidimensional adaptive indexing methods across various scenarios, providing valuable insights that complement previous research. Additionally, we propose technical extensions that enhance the efficiency of existing methods. Finally, we note that existing spatial adaptive indexing methods are generally designed for static data, available in a one-off manner. To date, no spatial adaptive indexing method can accommodate interleaved data updates during data exploration. We propose an update mechanism for adaptive in-memory indices for multidimensional objects, enabling the index to absorb data insertions as they arrive while maintaining up-to-date accuracy. Our design integrates insertions into the structure progressively, allowing them to gradually move down the hierarchy as they accumulate, while reorganizing the underlying data array by moving and splitting partitions. In summary, this dissertation provides a comprehensive exploration of adaptive indexing techniques for multidimensional data, addressing key challenges in efficiently handling large-scale data exploration and complex query workloads. It introduces a novel approach to high-dimensional adaptive indexing by leveraging query centers as vantage points, overcoming the limitations of traditional partitioning methods. Through a proposed benchmark, the dissertation systematically evaluates existing multidimensional adaptive indexing techniques across various data types, distributions, and query patterns, offering valuable insights for optimizing indexing performance. Furthermore, it presents a unique update mechanism that enables dynamic adaptation to real-time data insertions and deletions, ensuring the index remains up to date during data exploration. These contributions significantly advance the field of adaptive indexing, providing practical solutions for managing and querying complex, multidimensional data in dynamic environments.

Καθώς τα δεδομένα συνεχίζουν να μεγαλώνουν τόσο σε όγκο όσο και σε πολυπλοκότητα, ειδικά όταν τα σύνολα δεδομένων είναι πολυδιάστατα, τα παραδοσιακά ευρετήρια συχνά αποτυγχάνουν να προσφέρουν αποτελεσματικές λύσεις για εξερεύνηση δεδομένων μεγάλης κλίμακας. Η κατασκευή ενός ευρετηρίου μπορεί να είναι δαπανηρή και αναποτελεσματική, ιδιαίτερα όταν ο όγκος των ερωτημάτων είναι μικρός ή όταν τα ερωτήματα δεν είναι ομοιόμορφα κατανεμημένα στο χώρο. Η προσαρμοστική ευρετηρίαση (adaptive indexing) αντιμετωπίζει αυτή την πρόκληση δημιουργώντας και επεκτείνωντας ένα ευρετήριο σταδιακά, προσαρμοσμένο στα ερωτήματα. Αυτή η μέθοδος εξασφαλίζει ότι η δομή του ευρετηρίου εξελίσσεται για να καλύψει τις ανάγκες των ερωτημάτων που αποτιμούνται, μειώνοντας το συνολικό κόστος της κατασκευής και συντήρησης του. Αποδεικνύεται ιδιαίτερα αποδοτική σε καταστάσεις όπου ο φόρτος των ερωτημάτων είναι μικρός ή ιδιόμορφος. Με τη δημιουργία ενός ευρετηρίου μόνο σε σχετικά δεδομένα, η προσαρμοστική ευρετηρίαση προσφέρει μια αποτελεσματική, ευέλικτη λύση ιδανική για εργασίες διερευνητικής αναζήτησης αποφεύγοντας το υψηλό κόστος κατασκευής και διατήρησης ενός προ-κατασκευασμένου ευρετηρίου. Αυτό είναι ιδιαίτερα ωφέλιμο στην ανάλυση δεδομένων, όπου σκοπός είναι η αναζήτηση σε μεγάλα, πολυδιάστατα σύνολα δεδομένων που είναι αποθηκευμένα στην κύρια μνήμη.Η προσαρμοστική αναζήτηση έχει αποδειχθεί πολύ αποδοτική για απλά δεδομένα ή μιας διάστασης, ωστόσο αντιμετωπίζει προβλήματα όταν εφαρμόζεται σε πολύπλοκα χωρικά δεδομένα και πολυδιάστατα ερωτήματα εύρους. Οι υπάρχουσες μέθοδοι για προσαρμοστική ευρετηρίαση πολυδιάστατων δεδομένων, χωρίζουν το χώρο σε (υπερ)ορθογώνια, κάτι που είναι εξαιρετικά αναποτελεσματικό σε πολυδιάστατους χώρους. Για να αντιμετωπίσουμε αυτό το πρόβλημα, προτείνουμε μια μέθοδο για την προσαρμοστική ευρετηρίαση δεδομένων υψηλής διάστασης, η οποία χωρίζει το χώρο γύρω από τα ερωτήματα χρησιμοποιώντας υπερ-σφαιρικές δομές και αξιοποιεί προηγουμένως υπολογισμένες αποστάσεις. Αρκετές τεχνικές προσαρμοστικής ευρετηρίασης έχουν αναπτυχθεί για πολυδιάστατα ερωτήματα εύρους, καθεμία με τα δικά της πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα. Ωστόσο, δεν υπάρχει μια συγκριτική μελέτη που να αξιολογεί αυτές τις μεθόδους υπο διαφορετικές συνθήκες, συμπεριλαμβανομένων δεδομένων διαφορετικού τύπου, κατανομής, μεγέθους και διαφορετικών ερωτημάτων. Για να καλύψουμε αυτό το κενό, προτείνουμε μια ολοκληρωμένη μελέτη για την αξιολόγηση της απόδοσης, των δυνατοτήτων και των αδυναμιών των υφιστάμενων προσαρμοστικών ευρετηρίων για πολυδιάστατα δεδομένα σε ποικίλα σενάρια, παρέχοντας πολύτιμα ευρήματα που συμπληρώνουν την προτερη έρευνα. Επιπλέον, προτείνουμε τεχνικές επεκτάσεις που βελτιώνουν την αποτελεσματικότητα των υφιστάμενων μεθόδων. Τέλος, παρατηρούμε ότι τα υπάρχοντα προσαρμοστικά ευρετήρια για χωρικά δεδομένα είναι σχεδιασμένα για στατικά δεδομένα. Μέχρι σήμερα, κανένα τέτοιο ευρετήριο δεν μπορεί να διαχειριστεί ενημερώσεις. Προτείνουμε ένα μηχανισμό που επιτρέπει σε προσαρμοστικά ευρετήρια κύριας μνήμης για πολυδιάστατα δεδομένα να δέχεται εισαγωγή δεδομένων διατηρώντας την ακρίβεια και αποτελεσματικότητά του. Η σχεδίαση μας ενσωματώνει την εισαγωγή δεδομένων στη δομή προοδευτικά. Παράλληλα η δομή αναδιοργανώνεται μετακινώντας και διαμερίζοντας τα δεδομένα. Συνοψίζοντας, αυτή η διατριβή παρέχει μια ολοκληρωμένη εξερεύνηση της προσαρμοστικής ευρετηρίασης για πολυδιάστατα δεδομένα, αντιμετωπίζοντας σημαντικές προκλήσεις για τον αποτελεσματικό χειρισμό δεδομένων μεγάλης κλίμακας και σύνθετων ερωτημάτων. Επιπλέον, εισάγει μια νέα προσέγγιση για την ευρετηρίαση δεδομένων υψηλής διάστασης χρησιμοποιώντας τα ερωτήματα ως σημεία αναφοράς, ξεπερνώντας τους περιορισμούς των παραδοσιακών ευρετηρίων. Στη συνέχεια, η διατριβή αξιολογεί συστηματικά τα υπάρχοντα προσαρμοστικά ευρετήρια για πολυδιάστατα δεδομένα σε ένα ευρύ φάσμα δεδομένων και ερωτημάτων, προσφέροντας σηματνικά ευρήματα για την βελτίωση της απόδοσης τους. Τέλος, παρουσιάζει ένα μηχανισμό ενημερώσεων που επιτρέπει τη δυναμική προσαρμογή του ευρετηρίου σε εισαγωγές και διαγραφές δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, διασφαλίζοντας την αξιοπιστία και αποδοτικότητα του. Αυτές οι συνεισφορές, προάγουν τον τομέα της προσαρμοστικής ευρετηρίασης, παρέχοντας πρακτικές λύσεις στη διαχείριση πολυδιάστατων δεδομένων και αναζήτηση σύνθετων ερωτημάτων σε δυναμικά περιβάλλοντα.