Google的论文，
Google已经有一些大数据系统，都是基于Full Scan
这里PowerDrill，核心利用了skipping技术，可以提升10到100倍的查询性能
这篇论文的题目让人有点摸不着头脑，这里给出了解释，
整体的思路，
就是先skip，然后再full scan
那么就是，他这里的skip技术，如何不同，
他设计了一种基于字典的索引结构，索引结构是基于每个column的
比如对于，search_string，有三个部分，
Global Dictionary，global-id和search string的对应关系；全局字典便于查找，真正的string只需要存一遍
Chunk Dictionary，global-id和chunk-id的对应关系；global-id可能会比较大，chunk-id局部比较小，和节省空间
Elements，每个element替换成对应的chunk-id
比如，对于下面的SQL，
我们发现，la redoute和voyages sncf对应的global id为，9，11
首先扫描所有的，chunk dictionary，发现9没有，11仅在chunk2中出现，
那么自然chunk 0，1就被skipping掉了
论文后续主要是实验和如何优化这个结构，有兴趣的看原文