QueryER：一个快速分析感知的脏数据过滤框架
QueryER: A Framework for Fast Analysis-Aware Deduplication over Dirty Data
摘要：
在这项工作中，我们探讨了正确和有效地回答直接在脏数据上发出的复杂SPJ查询的问题。我们引入QueryER，一个无缝集成实体解析到查询处理的框架。QueryER通过将ER运算符编织到查询计划中来执行分析感知的重复数据删除。我们的方法的实验评估表明，它适应真实和合成数据集的工作量和规模。
英文摘要：
In this work, we explore the problem of correctly and efficiently answering complex SPJ queries issued directly on top of dirty data. We introduce QueryER, a framework that seamlessly integrates Entity Resolution into Query Processing. QueryER executes analysis-aware deduplication by weaving ER operators into the query plan. The experimental evaluation of our approach exhibits that it adapts to the workload and scales on both real and synthetic datasets.
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