Befintliga metoder för att optimera frågor i dataintegration använder frikopplade strategier-försök för att optimera täckning och kostnad i två separata faser. Eftersom källor tenderar att ha en mängd olika tillträdesbegränsningar, kan en sådan stegvis optimering av kostnader och täckning tyvärr leda till dyr planering samt mycket ineffektiva planer. I detta papper presenterar vi tekniker för gemensam optimering av kostnader och täckning av frågeplaner. Våra algoritmer söker i utrymmet för parallella frågeplaner som stöder flera källor för varje subgoal konjunkt. Vid förfiningen av de partiella planerna beaktas den potentiella parallelliteten mellan källanrop och den bindande kompatibiliteten mellan de källor som ingår i planen. Vi börjar med att introducera och motivera vår frågeplan representation. Vi går sedan kort igenom hur man beräknar kostnaden och täckningen av en parallell plan. Därefter tillhandahåller vi både en System-R-stil frågeoptimeringsalgoritm och en girig lokal sökalgoritm för sökning i utrymmet för sådana frågeplaner. Slutligen presenterar vi en simuleringsstudie som visar att de planer som genereras av vår strategi kommer att bli betydligt bättre, både när det gäller planeringskostnader och kostnader för planens genomförande, jämfört med de befintliga strategierna.
I REF beskriver vi ett ramverk som använder både täcknings- och responstidsstatistik för att gemensamt optimera kostnaden och täckningen av frågeplaner i dataintegrationen.
Joint optimization of cost and coverage of query plans in data integration
{'venue': "CIKM '01", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}