Optimering av gå frågor baserat på genomsnittliga selektiviteter är suboptimal i hög korrelerade databaser. I sådana databaser är relationerna naturligtvis uppdelade i partitioner, där varje partition har väsentligt olika statistiska egenskaper. Det är mycket övertygande att upptäcka sådana datapartitioner under frågeoptimering och skapa flera planer för en given fråga, en plan som är optimal för en viss kombination av datapartitioner. Detta scenario kräver att staten delar på planerna, så att gemensamma mellanliggande resultat inte beräknas på nytt. Vi studerar detta problem i en miljö med en routing-baserad frågeutförande motor baserad på eddies [1]. Eddies naturligt inkapslar horisontell partitionering och maximal tillstånd delning över flera planer. Vi definierar begreppet villkorlig anslutningsplan, en ny representation av sökområdet som gör det möjligt för oss att ta itu med problemet på ett principfast sätt. Vi presenterar en girig lowoverhead-algoritm som använder statistiska sammanfattningar baserade på grafiska modeller. Experimentella resultat tyder på en storleksordning snabbare genomförandetid över traditionell optimering för höga korrelationer, samtidigt som samma prestanda bibehålls för låga korrelationer.
I REF Tzoumas et al. introducerar begreppet villkorlig gå planer, ett begränsat sökutrymme som följer av horisontell partitionering som fångar både partitionering och gå med beställning aspekter.
Sharing-Aware Horizontal Partitioning for Exploiting Correlations During Query Processing
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}