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Altmetrics

Investigadores/as Institucionales

Patiño-Martínez MAutor o Coautor

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17 de febrero de 2021
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Artículo
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Parallel query processing in a polystore

Publicado en: DISTRIBUTED AND PARALLEL DATABASES. 39 (4): 939-977 - 2021-12-01 39(4), DOI: 10.1007/s10619-021-07322-5

Autores:

Kranas, Pavlos; Kolev, Boyan; Levchenko, Oleksandra; Pacitti, Esther; Valduriez, Patrick; Jimenez-Peris, Ricardo; Patino-Martinez, Marta
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Afiliaciones

Laboratoire d'Informatique, de Robotique et de Microelectronique de Montpellier LIRMM - Autor o Coautor
LeanXcale - Autor o Coautor
LeanXcale, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Univ Montpellier, INRIA, CNRS, LIRMM, Montpellier, France - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Distributed Syst Lab, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor
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Resumen

© 2021, The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC part of Springer Nature. The blooming of different data stores has made polystores a major topic in the cloud and big data landscape. As the amount of data grows rapidly, it becomes critical to exploit the inherent parallel processing capabilities of underlying data stores and data processing platforms. To fully achieve this, a polystore should: (i) preserve the expressivity of each data store’s native query or scripting language and (ii) leverage a distributed architecture to enable parallel data integration, i.e. joins, on top of parallel retrieval of underlying partitioned datasets. In this paper, we address these points by: (i) using the polyglot approach of the CloudMdsQL query language that allows native queries to be expressed as inline scripts and combined with SQL statements for ad-hoc integration and (ii) incorporating the approach within the LeanXcale distributed query engine, thus allowing for native scripts to be processed in parallel at data store shards. In addition, (iii) efficient optimization techniques, such as bind join, can take place to improve the performance of selective joins. We evaluate the performance benefits of exploiting parallelism in combination with high expressivity and optimization through our experimental validation.
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Palabras clave

Database integrationDistributed and parallel databasesHeterogeneous databasesPolystoresQuery languagesQuery processing

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista DISTRIBUTED AND PARALLEL DATABASES debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2021, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Information Systems and Management. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q4 para la agencia WoS (JCR) en la categoría Computer Science, Theory & Methods.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-26:

  • WoS: 4
  • Scopus: 7
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-26:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 8.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 8 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 3.

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/86719/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 154
  • Descargas: 133
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: France.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Kranas P) y Último Autor (PATIÑO MARTINEZ, MARTA).

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