本博文记录我读过的SIGMOD 2011论文，一方面与大家分享，另一方面方便自己以后查找。
1) Processing Theta-Joins using MapReduce
Alper Okcan, Northeastern University; Mirek Riedewald*, Northeastern University
Theta-Join是Equijoin的超集（http://en.wikipedia.org/wiki/Relational_algebra#.CE.B8-join_and_equijoin）。简单来说，Equijoin的连接谓词是=，而Theta-Join的谓词则可以是{=,<,>,≤,≥}任一。使用MapReduce进行Equijoin很简单，而实现完全的Theta-Join支持是有难度的（因为<,>,≤,≥这样的偏序谓词与=有很大区别）。文章1) 提出一个基于reducer的代价模型和一个join模型，这两个模型简化了使用MapReducee实现Theta-Join算法的工作 2) 提出一种使用MapReduce进行Theta-Join的随机算法 3) 在2)的基础上针对一些常见输入给出优化。
Citations: [6] MapReduce原论文 [4][5][14][16][20] MapReduce Equijoin [19] MapReduce Non-equijoin [10] 并行join算法调研 [18] 一种并行Non-equijoin算法 (后面一段相关工作关于偏斜避免，略)
因为和MapReduce、join有关所以扫了一下，但是Theta-Join现在不需要，因此没有细看。
2) Design and Evaluation of Main Memory Hash Join Algorithms for Multi-core CPUs
Spyros Blanas, University of Wisconsin; Yinan Li*, University of Wisconsin; Jignesh Patel, University of Wisconsin
文章比较了几种Hash Join算法，得出了基于共享式hash表的Hash Join算法是多核并行Hash Join算法中效率最高算法的结论。文章第3节可以当做很好的Hash Join教程，Hash Join的(Partition)(划分，partition不是必须的)-Build(建立hash表)-Probe(查hash表连接)三阶段讲得很透。related work里对hash join研究历史介绍详尽，非常适合刚进入相关领域研究的人。
Citations: [7] 主存数据库实现（SIGMOD 84，其中有hash join算法） [16] 利用cache处理关系操作（VLDB 94，包括hash join） [1][12] 对现代DBMS时间开销的构成进行仔细分析 [13] 一种基于主存的hash join优化 [15] 一种hash join优化，利用了cuckoo hashing算法(见14)与SIMD指令集 [9] 多线程并行hash join [10] hash算法在SQL Server中的应用 [8] 并行join中偏斜避免
我自己在研究RDF数据库时遇到的问题就是基于triple的存储在处理查询时需要进行大量的join操作。解决这个问题的一个方法是尽量减少join操作（通过不同的RDF存储模型，增加一些索引、缓存机制），另一个方法就是优化join算法。所以我对join算法优化相关的论文总是比较敏感。
Updated 2011.7.7 偏斜避免是并行join算法中的一个重要问题，1) 2)均有涉及。不过我还不够了解这方面的知识，有必要看一些相关文献。