Vi föreslår en generalisering av den klassiska databas frågeoptimering problem: multi-objektive parametric query (MPQ) optimering. MPQ jämför alternativa behandlingsplaner enligt flera utförandekostnadsmått. Den modellerar också saknade bitar av information om vilken plankostnader beror på som parametrar. Båda funktionerna är avgörande för att modellera frågebehandling på moderna databehandlingsplattformar. MPQ generaliserar tidigare föreslagna frågeoptimeringsvarianter, såsom multi-objektiv frågeoptimering, parametrisk frågeoptimering och traditionell frågeoptimering. Vi visar dock att MPQ-problemet har andra egenskaper än tidigare varianter och att lösa det kräver nya metoder. Vi presenterar en algoritm som löser MPQ-problemet och finner, för en given fråga, uppsättningen av alla relevanta frågeplaner. Denna uppsättning innehåller alla planer som realiserar optimala utförandekostnader kompromisser för alla kombinationer av parametervärden. Vår algoritm är baserad på dynamisk programmering och bygger rekursivt relevanta frågeplaner genom att kombinera relevanta planer för frågedelar. Vi utgår från att alla funktioner för utförande av planen är bitvis linjära i parametrarna. Vi använder linjär programmering för att jämföra alternativa planer och identifiera planer som inte är relevanta. Vi presenterar en komplexitetsanalys av vår algoritm och utvärderar dess prestanda experimentellt.
Befintliga algoritmer för multi-objektiv parametrisk frågeoptimering REF är varken inkrementella eller när som helst algoritmer.
Multi-objective parametric query optimization
{'venue': 'CACM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}