- AutorIn
- Maik Thiele Technische Universität Dresden, Fakultät für Informatik, Institut für Systemarchitektur, Professur für Datenbanken
- Andreas BaderTechnische Universität Dresden, Fakultät für Informatik, Institut für Systemarchitektur, Professur für Datenbanken
- Wolfgang LehnerTechnische Universität Dresden, Fakultät für Informatik, Institut für Systemarchitektur, Professur für Datenbanken
- Titel
- Multi-objective scheduling for real-time data warehouses
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-829813
- Quellenangabe
- Computer Science - Research and Development
Erscheinungsjahr: 2009
Jahrgang: 24
Seiten: 137-151
E-ISSN: 1865-2042 - Erstveröffentlichung
- 2009
- Abstract (EN)
- The issue of write-read contention is one of the most prevalent problems when deploying real-time data warehouses. With increasing load, updates are increasingly delayed and previously fast queries tend to be slowed down considerably. However, depending on the user requirements, we can improve the response time or the data quality by scheduling the queries and updates appropriately. If both criteria are to be considered simultaneously, we are faced with a so-called multi-objective optimization problem. We transformed this problem into a knapsack problem with additional inequalities and solved it efficiently. Based on our solution, we developed a scheduling approach that provides the optimal schedule with regard to the user requirements at any given point in time. We evaluated our scheduling in an extensive experimental study, where we compared our approach with the respective optimal schedule policies of each single optimization objective.
- Andere Ausgabe
- Link zum Artikel der zuerst in der Zeitschrift 'Computer Science, Research and Development' bei Springer Link erschienen ist.
DOI: 10.1007/s00450-009-0062-z - Freie Schlagwörter (DE)
- Echtzeit-Datenlager, Zeitplanung, Ressourcenzuweisung, Multikriterielle Optimierung
- Freie Schlagwörter (EN)
- Real-time data warehouse, Scheduling, Resource allocation, Multicriterial optimization
- Verlag
- Springer, Berlin [u. a.]
- Version / Begutachtungsstatus
- angenommene Version / Postprint / Autorenversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-829813
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 19.01.2023
- Dokumenttyp
- Artikel
- Sprache des Dokumentes
- Englisch
- Lizenz / Rechtehinweis