Vi anser att den grundläggande funktionen är att tillämpa en kombination av urvalsvillkor på en uppsättning register. Med stora huvudminnen tillgängliga billigt, system kan välja att hålla data helt i huvudminnet, för att förbättra förfrågan och / eller uppdatera prestanda. Utformningen av en dataintensiv algoritm i huvudminnet måste ta hänsyn till de arkitektoniska egenskaperna hos moderna processorer, precis som en diskbaserad metod måste beakta de fysiska egenskaperna hos diskenheter. En viktig arkitektonisk funktion som påverkar prestandan hos huvudminnesalgoritmer är grenen felpreskription straff. Vi visar att felpreskription av filialen har en betydande inverkan på prestandan hos en algoritm för tillämpning av urvalsvillkor. Vi beskriver ett utrymme av "query planer" som är logiskt likvärdiga, men skiljer sig i termer av prestanda på grund av variationer i deras gren förutsägelse beteende. Vi föreslår en kostnadsmodell som tar hänsyn till branschprognoser och utvecklar en frågeoptimeringsalgoritm som väljer en plan med optimal beräknad kostnad. Vi utvecklar också en effektiv heuristisk optimeringsalgoritm. Vi tillhandahåller experimentella resultat för en fallstudie baserad på ett system för händelseanmälan. Våra resultat visar effektiviteten av de föreslagna optimeringstekniker. Våra resultat visar också att betydande förbättringar i prestanda kan uppnås genom att tillämpa en metod som tar hänsyn till felprediction latency i filialen.
Som nämnts i inledningen, Ross Ref anser optimering av samverkan av enkla urval över matriser som är bosatta i huvudminne, med målet att optimera filialen felprediction kostnader.
Conjunctive selection conditions in main memory
{'venue': "PODS '02", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}