Toppmoderna optimerare producerar en enda optimal frågeplan för alla strömdata, trots att en sådan singeltonsplan vanligtvis är underoptimal eller till och med dålig för mycket korrelerade data. På senare tid har ett nytt strömbearbetningsparadigm, kallat "multi-route approach", framträtt som ett lovande tillvägagångssätt för att ta itu med detta problem. Multiroute delar först upp dataströmmar i flera partitioner och skapar sedan en separat frågeplan för varje kombination av partitioner. Tyvärr lider nuvarande strategier av allvarliga brister, särskilt bristen på en effektiv partitioneringsstrategi och de oöverkomliga kostnaderna för frågeoptimering. I detta arbete föreslår vi den första praktiska multi-route optimizer som heter korrelation-aware multi-route stream optimizer (eller CMR) som löser båda problemen. Genom att utnyttja både intra- och interstream korrelationer av strömmar, CMR producerar effektiva partitioner utan att behöva utföra upprepade dyra frågeplansgenerering. De producerade partitionerna är inte bara bäst betjänas av distinkta optimala frågeplaner, men också utnyttja partitionen-driven beskärning möjlighet. Experimentella resultat med både syntetiska och verkliga livsströmsdata bekräftar att CMR överträffar de toppmoderna lösningarna upp till en storleksordning i både frågeoptimeringstiden och körningsprestandan.
En multi-route optimizer föreslås i REF.
High Performance Stream Query Processing With Correlation-Aware Partitioning
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}