En effektiv frågeoptimerare hittar en frågeplan som utnyttjar egenskaperna hos källdata. I dataintegrationen är lite känt i förväg om källornas egenskaper, vilket kräver användning av adaptiv frågebehandlingsteknik för att justera frågebehandling on-the-fly. Tidigare arbete i adaptiv frågebehandling har fokuserat på att kompensera för förseningar och justera för feluppskattade kardinalitets- eller selektivitetsvärden. I detta dokument presenterar vi en generaliserad arkitektur för adaptiv frågebehandling och introducerar en ny teknik, kallad adaptiv datapartitioning (ADP), som bygger på idén att dela in källdata i regioner, var och en utförd av olika, kompletterande planer. Vi visar hur denna modell kan tillämpas på nya sätt för att inte bara korrigera för underskattad selektivitet och kardinalitetsvärden, utan också för att upptäcka och utnyttja ordning i källdata, och för att upptäcka och utnyttja källdata som effektivt kan församlas. Vi jämför experimentellt ett antal alternativa strategier och visar att vår strategi är effektiv.
Adaptive data partitioning REF teknik behandlar olika partitioner av samma argument med hjälp av olika data integrationsplaner.
Adapting to source properties in processing data integration queries
{'venue': "SIGMOD '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}