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數據的指數級增長給數據管理和分析帶來了嚴峻的挑戰，連接查詢是數據分析中一種常用運算，而MapReduce是一種用于大規模數據集并行處理的編程模型，研究基于MapReduce的連接查詢代價評估和查詢優化，有著學術意義和應用價值．MapReduce連接查詢算法的性能主要取決于I/O代價（包括本地和網絡I/O），而I/O代價與數據集以及連接運算的特征參數相關，通過對二元連接的I/O代價評估可以優化多元連接執行計劃．基于此，首先提出了二元連接查詢的I/O代價模型；隨后，對現有二元連接算法進行形式化定義和簡單擴展，歸納出6種基于MapReduce連接查詢算法，并通過算法白盒分析定義它們的I/O代價函數；最后，提出一種多元連接最優執行計劃的選擇算法，通過實驗表明I/O代價模型的正確性且能夠準確地反映算法的性能優劣．
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